本文選題：近鄰項目 + 最優(yōu)臨界點　； 參考：《科技通報》2017年12期

【摘要】：針對單一的基于用戶或者基于項目的推薦算法在個性化推薦的應用中還存在精度不高、推薦結果不佳的問題,本文提出了一種近鄰項目最優(yōu)臨界點優(yōu)化的云平臺協(xié)同推薦模型。首先根據(jù)所有的使用客戶本身存在一定的偏向愛好,計算項目之間的相似度,得到用戶對物品的相似度評價,然后采用線性回歸的方法對相似度評價結果進行重新預測估計,最后對多個近鄰用戶和多個近鄰項目的最優(yōu)臨界點進行優(yōu)化,以提高推薦精度。仿真實驗結果表明,本文提出的改進模型在個性化推薦的應用中,具有更高的穩(wěn)定性和推薦精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that the single user-or project-based recommendation algorithm still has low accuracy and poor recommendation results, a cloud platform collaborative recommendation model with optimal critical point optimization for nearest neighbor projects is proposed in this paper. Firstly, according to the preference of all the users themselves, the similarity between items is calculated, and then the similarity evaluation of the items is obtained, and then the results of similarity evaluation are forecasted and estimated by linear regression method. Finally, the optimal critical points of multiple nearest neighbor users and multiple nearest neighbor projects are optimized to improve the recommendation accuracy. The simulation results show that the proposed improved model has higher stability and accuracy in the application of personalized recommendation.
【作者單位】： 江西經(jīng)濟管理干部學院信息工程系;
【基金】：江西省教育廳科技計劃項目(課題編號:151593)
【分類號】：TP391.3;TP393.09

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本文編號：1869949