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用戶屬性加權活躍近鄰的協(xié)同過濾算法

發(fā)布時間:2018-04-22 19:13

  本文選題:協(xié)同過濾 + 相似度; 參考:《計算機應用研究》2016年12期


【摘要】:針對現(xiàn)有的基于KNN近鄰協(xié)同過濾技術,在選擇最近鄰居時過于依賴評分相似度的問題,提出了一種用戶屬性加權活躍近鄰的協(xié)同過濾算法。首先,通過引入用戶特征屬性并融合最小權重相似度,根據(jù)所得的最終相似度生成目標用戶的KNN近鄰集。然后,從對目標項目已有反饋信息的用戶中生成目標項目的活躍用戶子群體,并篩選出KNN近鄰集中的活躍用戶子群體作為目標用戶的活躍近鄰集,最終產(chǎn)生評分預測。在公開數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明,該算法能有效地提高推薦算法的推薦準確度,具有更好的穩(wěn)定性。
[Abstract]:Aiming at the existing cooperative filtering technology based on KNN nearest neighbor and relying too much on score similarity in selecting nearest neighbor, a collaborative filtering algorithm with weighted active nearest neighbor for user attributes is proposed. Firstly, the KNN nearest neighbor set of the target user is generated according to the final similarity by introducing the user characteristic attribute and merging the minimum weight similarity. Then, the active user subgroup of the target item is generated from the users who have feedback information on the target item, and the active user subgroup in the KNN nearest neighbor set is selected as the active nearest neighbor set of the target user, and finally the score prediction is generated. Experimental results on open datasets show that the proposed algorithm can effectively improve the recommendation accuracy and has better stability.
【作者單位】: 江西理工大學信息工程學院;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(71462018) 江西省研究生創(chuàng)新專項基金資助項目(YC2014-S371)
【分類號】:TP391.3

【相似文獻】

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6 高e,

本文編號:1788539


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