【摘要】：大多數(shù)用戶相似性算法在計(jì)算用戶相似性時(shí)只考慮了用戶間的共同評分項(xiàng),而忽略了用戶其他評分中可能隱藏的有價(jià)值信息.為了準(zhǔn)確評估用戶間的相似性,提出了一種基于KL散度的用戶相似性協(xié)同過濾算法.該算法不僅利用了共同評分項(xiàng),還考慮了其他非共同評分信息的影響.該算法充分利用了用戶的所有評分信息,提高了用戶相似性度量的可靠性和準(zhǔn)確性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法優(yōu)于當(dāng)前主流的用戶相似性算法,且在沒有共同評分信息的條件下,仍能有效地完成用戶相似性度量,解決了對共同評分項(xiàng)的完全依賴問題,具有更好的適應(yīng)性.
[Abstract]:When calculating user similarity, most user similarity algorithms only consider the common evaluation items among users, and ignore the valuable information that may be hidden in other user scores. In order to accurately evaluate the similarity among users, a collaborative filtering algorithm of user similarity based on KL divergence is proposed. This algorithm not only makes use of the common scoring item, but also considers the influence of other non-common scoring information. This algorithm makes full use of all the scoring information of users and improves the reliability and accuracy of user similarity measurement. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the current mainstream user similarity algorithms, and can effectively measure the user similarity without common scoring information, thus solving the problem of complete dependence on the common scoring items. Have better adaptability.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)電子商務(wù)與現(xiàn)代物流重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61472464) 國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目(14CTQ026) 重慶市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(cstc2015jcyj A10081)
【分類號】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2458408