本文選題：電子商務(wù)　切入點(diǎn)：推薦系統(tǒng)　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了緩解用戶項(xiàng)目評(píng)分矩陣數(shù)據(jù)的稀疏性,在傳統(tǒng)的協(xié)同過濾項(xiàng)目評(píng)分矩陣的基礎(chǔ)上,對(duì)項(xiàng)目的特征進(jìn)行分析,引入項(xiàng)目特征矩陣,然后結(jié)合余弦相似性和基于用戶對(duì)項(xiàng)目屬性偏好相似性綜合計(jì)算用戶的相似性,并通過一個(gè)權(quán)值來控制兩者的重要程度,提出了一種基于用戶對(duì)項(xiàng)目屬性偏好的協(xié)同過濾算法。研究結(jié)果表明余弦相似性和用戶對(duì)項(xiàng)目屬性偏好的用戶相似性比重相等時(shí),推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量最好;而且當(dāng)評(píng)分矩陣越稀疏的時(shí)候,用戶對(duì)項(xiàng)目屬性偏好的用戶相似性的比重越大越可以提高推薦質(zhì)量;同時(shí)提出的基于用戶對(duì)項(xiàng)目屬性偏好的協(xié)同過濾算法在MAE值都要小于兩種傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法。
[Abstract]:In order to reduce the sparsity of user item scoring matrix data, based on the traditional collaborative filtering item score matrix, the feature of items is analyzed, and the item feature matrix is introduced. Then the similarity of users is calculated based on the similarity of cosine similarity and user preference for item attributes, and the importance of the two is controlled by a weight. A collaborative filtering algorithm based on user preference for item attributes is proposed. The results show that the recommendation quality of recommendation system is the best when the proportion of cosine similarity and user similarity to item attribute is equal. Moreover, when the score matrix is sparse, the higher the proportion of user similarity to item attributes is, the higher the recommendation quality can be. At the same time, the proposed collaborative filtering algorithm based on user preference for item attributes is smaller than the two traditional collaborative filtering algorithms in MAE value.
【作者單位】： 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理與工程學(xué)院;上海財(cái)經(jīng)大學(xué)實(shí)驗(yàn)中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.71271126)
【分類號(hào)】：TP391.3

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8 高e，

本文編號(hào)：1578078