本文選題：興趣度特征向量 + 數(shù)據(jù)稀疏　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2013年12期

【摘要】：針對評分?jǐn)?shù)據(jù)稀疏和單一評分相似性計(jì)算不準(zhǔn)確導(dǎo)致推薦質(zhì)量不高的問題,提出一種基于項(xiàng)目興趣度的協(xié)同過濾新算法。該算法先預(yù)測未評分項(xiàng)的值,在此基礎(chǔ)上基于項(xiàng)目的分類、評分值及次數(shù)引入項(xiàng)目—項(xiàng)目類別興趣度特征向量計(jì)算同組項(xiàng)目的相似性,提高了項(xiàng)目間相似性計(jì)算的準(zhǔn)確度和推薦質(zhì)量,避免了大量無用計(jì)算,提高了算法的效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對目標(biāo)項(xiàng)目預(yù)測評分的準(zhǔn)確性、推薦質(zhì)量及效率更高。
[Abstract]:A new collaborative filtering algorithm based on item interest is proposed to solve the problem of low recommendation quality caused by sparse score data and inaccurate calculation of single score similarity. Based on the classification of items, the interest feature vector of item category is introduced to calculate the similarity of the same group of items. The accuracy and recommendation quality of the similarity calculation between items are improved, a large number of useless calculations are avoided, and the efficiency of the algorithm is improved. The experimental results show that the accuracy, recommendation quality and efficiency of the proposed algorithm for target item prediction are higher.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;河北交通學(xué)院網(wǎng)絡(luò)教研室;
【基金】：河北省高等學(xué)校科學(xué)研究計(jì)劃青年基金資助項(xiàng)目(Q2012110)
【分類號】：TP393.01

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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2 高e，

本文編號：1921411