本文關(guān)鍵詞：基于信息熵的協(xié)同過(guò)濾算法　出處：《山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2016年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的稀疏性制約著系統(tǒng)的推薦質(zhì)量的問(wèn)題,提出了一種基于信息熵的協(xié)同過(guò)濾算法。首先定義了用戶信息熵以反映用戶評(píng)分分布和傾向程度;然后,利用大間隔的方法計(jì)算目標(biāo)用戶與其他用戶的間隔距離,結(jié)合目標(biāo)用戶的信息熵,得到目標(biāo)用戶的近鄰選擇范圍;最后,同時(shí)考慮用戶的信息熵和用戶間的相似性大小得到目標(biāo)用戶的近鄰集合,以降低數(shù)據(jù)稀疏性對(duì)推薦結(jié)果的影響。試驗(yàn)結(jié)果表明:基于信息熵的協(xié)同過(guò)濾算法能夠有效地提高推薦質(zhì)量。
[Abstract]:Aiming at the problem that the sparsity of user rating data restricts the recommendation quality of the system, a collaborative filtering algorithm based on information entropy is proposed. Firstly, user information entropy is defined to reflect the distribution and tendency of user rating. Then, the distance between the target user and other users is calculated by using the method of large interval, and the nearest neighbor selection range of the target user is obtained by combining the information entropy of the target user. Finally, the nearest neighbor set of the target user is obtained by considering the information entropy of the user and the similarity between the users at the same time. The experimental results show that the collaborative filtering algorithm based on information entropy can effectively improve the quality of recommendation.
【作者單位】： 閩南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61303131;61379021) 福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013J01028) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金資助項(xiàng)目(13YJCZH077) 福建省高校杰出青年科研人才培養(yǎng)計(jì)劃資助項(xiàng)目(JA14192)
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上的信息量急劇上升,用戶快速搜到所需要的信息日益困難。推薦系統(tǒng)能夠解決大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信息過(guò)載問(wèn)題,成為社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、音樂(lè)點(diǎn)播等WEB2.0服務(wù)的核心技術(shù)[1-2]。協(xié)同過(guò)濾是推薦系統(tǒng)中一種熱門的推薦技術(shù),其基本思想是

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5 高e，

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