本文關(guān)鍵詞：基于評(píng)分預(yù)測(cè)的協(xié)同過濾推薦算法

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【摘要】：傳統(tǒng)的基于評(píng)分預(yù)測(cè)的協(xié)同過濾算法在計(jì)算用戶之間相似性時(shí)只針對(duì)用戶共同評(píng)過分的物品計(jì)算評(píng)分差異,然而由于不同用戶共同評(píng)分的物品數(shù)目不同,使得計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,從而導(dǎo)致推薦質(zhì)量不理想。本文在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),新算法在計(jì)算相似性的時(shí)候一方面考慮了用戶共同評(píng)分的物品數(shù),另一方面還考慮了物品的熱門程度對(duì)用戶相似性計(jì)算的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法在推薦準(zhǔn)確率和召回率上都比傳統(tǒng)算法提高了1倍以上。研究還發(fā)現(xiàn)在算法中使用Pearson相關(guān)系數(shù)明顯好于使用歐氏距離作相似性度量標(biāo)準(zhǔn)得到的推薦效果。
【作者單位】： 紹興文理學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系;貴陽學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11247286)資助項(xiàng)目 貴州省自然科學(xué)基金(黔科合J字LGK[2013]53號(hào),黔科合LH字[2014]7210號(hào),黔科合LH字[2015]7294號(hào))資助項(xiàng)目 貴州省教育廳"網(wǎng)絡(luò)信息科學(xué)"創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 引言隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步,過去很多只能在線下發(fā)生的行為都可以在線上進(jìn)行,一旦這些行為在線上發(fā)生,便被系統(tǒng)記錄下來,這使得互聯(lián)網(wǎng)收集了大量人類活動(dòng)的歷史數(shù)據(jù)[1-2]。合理地利用這些歷史數(shù)據(jù)可以給人們的生活和工作帶來極大的便利,推薦系統(tǒng)就是在這個(gè)背景下誕生的。當(dāng)前很

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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8 高e，

本文編號(hào)：1140896