【摘要】：協同過濾作為目前應用最成功的個性化推薦技術,在電子商務、社交網絡等領域得到了廣泛應用。然而,當此類算法應用到個性化醫(yī)療推薦領域時,由于個人醫(yī)療行為本身的復雜性和多樣性,出現了推薦準確率下降的問題。針對這一問題,提出一種融合多種用戶行為的協同過濾推薦算法,使用權重因子來綜合衡量不同用戶行為對推薦質量的影響,并引入重合依賴度的概念來修正傳統(tǒng)的相似度度量方法。在收集的Top-md數據集上的實驗結果表明,該算法能夠全方位表達用戶的就醫(yī)偏好和意愿,有效提高個性化醫(yī)療推薦系統(tǒng)的推薦質量。
[Abstract]:Collaborative filtering, as the most successful personalized recommendation technology, has been widely used in electronic commerce, social networks and other fields. However, when this algorithm is applied to the field of personalized medical recommendation, due to the complexity and diversity of individual medical behavior, the recommendation accuracy rate drops. In order to solve this problem, a collaborative filtering recommendation algorithm combining multiple user behaviors is proposed. The weight factor is used to synthetically measure the influence of different user behaviors on recommendation quality. The concept of coincidence dependency is introduced to modify the traditional similarity measurement method. The experimental results on the collected Top-md datasets show that the proposed algorithm can fully express users' preference and willingness to seek medical treatment and effectively improve the recommendation quality of personalized medical recommendation system.
【作者單位】： 鄭州大學信息工程學院;鄭州大學信息網絡省重點開放實驗室;河南工業(yè)大學信息科學與工程學院;中原工學院計算機學院;
【基金】：教育部博士點專項科研基金(20114101110007) 河南省創(chuàng)新人才項目(2011HASTIT003) 河南省科研重點項目(13A520562) 河南省高等學校重點科研項目(15A520028) 河南省基礎與前沿技術研究項目(152300410047)資助
【分類號】：TP391.3

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6 高e，

本文編號：2413639