【摘要】：針對(duì)User-based協(xié)同過(guò)濾推薦和Item-based協(xié)同過(guò)濾推薦算法的不足,提出了一種改進(jìn)的推薦算法。該算法融合User-based協(xié)同過(guò)濾推薦和Item-based協(xié)同過(guò)濾推薦算法思想,通過(guò)形成項(xiàng)目相似集來(lái)填充用戶(hù)評(píng)分矩陣,并利用高評(píng)分閾值來(lái)計(jì)算用戶(hù)相似性,有效改善了傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦算法的數(shù)據(jù)稀疏性和實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以顯著提高推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量。
[Abstract]:An improved recommendation algorithm for User-based collaborative filtering recommendation and Item-based collaborative filtering recommendation algorithm is proposed. The algorithm combines the ideas of User-based collaborative filtering recommendation and Item-based collaborative filtering recommendation algorithm, fills the user score matrix by forming item similarity set, and calculates user similarity by using high scoring threshold. The data sparsity and real-time of the traditional collaborative filtering recommendation algorithm are improved effectively. Experimental results show that the proposed algorithm can significantly improve the recommendation quality of the recommendation system.
【作者單位】： 煙臺(tái)職業(yè)學(xué)院信息工程系;浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;武漢理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(2008BAH21B03) 山東省教育廳職成教育科研“十一五”規(guī)劃基金資助項(xiàng)目(2010ZCJ104)
【分類(lèi)號(hào)】：TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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8 高e，

本文編號(hào)：2403271