本文關(guān)鍵詞：一種基于相對(duì)相似性提高推薦總體多樣性的協(xié)同過(guò)濾算法

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【摘要】：【目的】以提高推薦系統(tǒng)的總體多樣性為出發(fā)點(diǎn),解決因?yàn)橛脩?hù)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)分布不均和稀疏造成的誤差從而影響推薦精確性和多樣性問(wèn)題�！痉椒ā扛鶕�(jù)用戶(hù)間共同評(píng)分項(xiàng)目的數(shù)量,通過(guò)加權(quán)計(jì)算得出相對(duì)相似性指數(shù),修正相似性計(jì)算方法,進(jìn)而優(yōu)化預(yù)測(cè)評(píng)分算法,在保證推薦精確性的前提下提高總體多樣性,提升企業(yè)的長(zhǎng)尾營(yíng)銷(xiāo)效果�！窘Y(jié)果】實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)評(píng)分閾值為3.5,最近鄰數(shù)目為20時(shí),本文方法在Movie Lens數(shù)據(jù)集上的計(jì)算結(jié)果相對(duì)于采用傳統(tǒng)的余弦相似性計(jì)算結(jié)果,總體多樣性提高了114,精確性提高了6.5%�！揪窒蕖�?jī)H適用于基于最近鄰的協(xié)同過(guò)濾算法,并不涉及其他推薦技術(shù)�！窘Y(jié)論】該方法有效地提高了推薦的總體多樣性,獲得推薦精確性和總體多樣性用戶(hù)相對(duì)滿(mǎn)意度都較高的推薦結(jié)果。
【作者單位】： 天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院;天津商業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 總體多樣性 相對(duì)相似性 協(xié)同過(guò)濾
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 1引言對(duì)于每一個(gè)用戶(hù)來(lái)說(shuō),如何從海量信息中甄別出有用的信息,十分困難但卻又非常重要。個(gè)性化推薦系統(tǒng)是解決這一問(wèn)題的重要方法,它幫助用戶(hù)從龐大的數(shù)據(jù)集合中選擇最合適的信息。推薦系統(tǒng)通過(guò)確定用戶(hù)的偏好[1],向特定用戶(hù)推薦最適合他的或者他最感興趣的項(xiàng)目。推薦算法主要

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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8 高e，

本文編號(hào)：800174