【摘要】：用戶相似性和最近鄰集合是協(xié)同過濾算法中最重要的兩個(gè)步驟。傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法依靠用戶評(píng)分計(jì)算用戶相似性并尋找K個(gè)鄰居作為最近鄰的方法為用戶產(chǎn)生推薦,但是在數(shù)據(jù)稀疏的情況下,僅僅依靠用戶評(píng)分使得推薦效果不準(zhǔn)確。針對(duì)以上問題,文中提出一種改進(jìn)的面向數(shù)據(jù)稀疏的協(xié)同過濾推薦算法。該方法引入用戶屬性相似性和用戶興趣度相似性,并結(jié)合傳統(tǒng)的用戶評(píng)分相似性計(jì)算用戶間的相似度,通過多次實(shí)驗(yàn)調(diào)整三者的權(quán)重,并且采用動(dòng)態(tài)選取鄰居集合的方法確定用戶的最近鄰,從而為用戶推薦最合適的項(xiàng)目,增強(qiáng)了方法實(shí)用性,以此來緩解用戶數(shù)據(jù)稀疏性問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中方法能夠充分利用用戶的各類數(shù)據(jù)信息,提高了預(yù)測(cè)評(píng)分的準(zhǔn)確性及推薦質(zhì)量。
[Abstract]:User similarity and nearest neighbor set are the two most important steps in collaborative filtering algorithm. The traditional collaborative filtering algorithm relies on the user score to calculate the user similarity and find K neighbors as the nearest neighbor to produce recommendations for the user. But in the case of sparse data the recommendation effect is not accurate only depending on the user score. To solve the above problems, an improved collaborative filtering recommendation algorithm for data sparsity is proposed. This method introduces user attribute similarity and user interest similarity, and combines the traditional user score similarity to calculate the similarity between users, and adjusts their weights through many experiments. And the method of dynamically selecting neighbor set is used to determine the nearest neighbor of the user, so that the most suitable items are recommended for the user, and the practicability of the method is enhanced, so as to alleviate the problem of user data sparsity. The experimental results show that the proposed method can make full use of all kinds of user data and improve the accuracy of prediction and the quality of recommendation.
【作者單位】： 陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;陜西師范大學(xué)現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(GK201002028;GK201101001) 陜西師范大學(xué)學(xué)習(xí)科學(xué)交叉學(xué)科培育計(jì)劃資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.3

【相似文獻(xiàn)】

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4 薛福亮;電子商務(wù)協(xié)同過濾推薦質(zhì)量影響因素及其改進(jìn)機(jī)制研究[D];天津大學(xué);2012年

5 高e，

本文編號(hào)：2142161