本文選題：協(xié)同過濾 + 近鄰選擇　； 參考：《計算機應(yīng)用研究》2017年09期

【摘要】：協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)的近鄰選擇環(huán)節(jié)中不僅沒有考慮目標項目對用戶間相似性計算的影響,而且也未考慮鄰居用戶對目標用戶的推薦貢獻能力,導致既降低了相似性計算的準確性,也提高了近鄰集合中偽近鄰的比例。針對這些問題,提出了一種基于熵優(yōu)化近鄰選擇的協(xié)同過濾推薦算法。算法使用巴氏系數(shù)計算項目間相似性,并以此為權(quán)重加權(quán)計算用戶間相似性。引入熵描述用戶評分分布特性,根據(jù)評分分布差異性衡量鄰居用戶的推薦貢獻能力。最后,利用雙重準則共同計算推薦權(quán)重,并構(gòu)建近鄰集合。實驗結(jié)果表明,該算法能夠在不犧牲時間復雜度的條件下準確地選取近鄰集合,提升推薦準確度。
[Abstract]:In the nearest neighbor selection of collaborative filtering recommendation system, not only the influence of target items on the similarity calculation among users is not considered, but also the contribution ability of neighbor users to target users is not considered. It not only reduces the accuracy of similarity calculation, but also increases the proportion of pseudo nearest neighbor in nearest neighbor set. To solve these problems, a collaborative filtering recommendation algorithm based on entropy optimization for nearest neighbor selection is proposed. The algorithm uses pasteurian coefficient to calculate the similarity between items, and uses it as a weight to calculate the similarity between users. Entropy is introduced to describe the characteristics of user rating distribution, and the recommendation contribution ability of neighbor users is evaluated according to the difference of score distribution. Finally, the recommended weights are calculated by using double criteria and the nearest neighbor set is constructed. The experimental results show that the proposed algorithm can select the nearest neighbor set accurately without sacrificing the time complexity and improve the recommendation accuracy.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學基金創(chuàng)新群體項目(61521003);國家自然科學基金資助項目(61171108) 國家科技支撐計劃資助項目(2014BAH30B01) 國家“973”計劃資助項目(2012CB315901,2012CB315905)
【分類號】：TP391.3

【相似文獻】

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10 黃創(chuàng)光;印鑒;汪靜;劉玉葆;王甲海;;不確定近鄰的協(xié)同過濾推薦算法[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學術(shù)會議論文集A輯一[C];2010年

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本文編號：1861887