本文關(guān)鍵詞：基于用戶引力的協(xié)同過濾推薦算法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)的基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法存在用戶興趣偏好模型過于粗糙和鄰居集不夠準(zhǔn)確等問題,提出了一種新的協(xié)同過濾推薦算法,命名為基于用戶間引力的協(xié)同過濾推薦算法。該算法認(rèn)為用戶使用的社會標(biāo)簽可以反映用戶的喜好類型及喜好程度,利用社會標(biāo)簽構(gòu)建用戶喜好物體模型,并計(jì)算它們之間的萬有引力,把萬有引力的大小作為用戶相似度的度量,在此基礎(chǔ)上獲得目標(biāo)用戶的鄰居用戶和評分預(yù)測,把獲得預(yù)測評分高的若干項(xiàng)目推薦給用戶。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明算法可以獲得比其他算法較優(yōu)的推薦性能。
【作者單位】： 北京科技大學(xué)自動化學(xué)院;
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 0引言協(xié)同過濾推薦,也被稱為社會推薦、社會過濾[1~4]等,被認(rèn)為是最成功的推薦算法之一,它在發(fā)現(xiàn)用戶新的興趣點(diǎn)以及對復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化項(xiàng)目推薦能力等方面都有著不可比擬的優(yōu)勢。協(xié)同過濾推薦也存在一些無法解決的問題。首先是用戶興趣偏好模型過于粗糙,無法準(zhǔn)確反映用戶的興趣

【相似文獻(xiàn)】

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4 梁莘q，

本文編號：1227159