本文關(guān)鍵詞：基于項目候選集的協(xié)同過濾算法

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【摘要】：針對協(xié)同推薦技術(shù)中的數(shù)據(jù)稀疏性等問題,提出了一種新穎的協(xié)同過濾算法。該算法在用戶相似的協(xié)同過濾基礎(chǔ)之上,引入用戶之間的非對稱影響度和支持度,提出項目候選集的概念。并且,該算法利用項目信息熵對未評分項目集合進(jìn)行二次修正,得到候選項目集合,進(jìn)而提高算法的準(zhǔn)確率。基于Movie Lens和Netflix數(shù)據(jù)集的實驗表明,相比目前多個比較流行的算法,該算法在推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率、召回率和F_1值上都具有較大的優(yōu)勢,有效地降低了用戶評分稀疏性問題帶來的負(fù)面影響,顯著提高了推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量。
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;廣州市本真網(wǎng)絡(luò)科技有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 協(xié)同過濾 候選集 非對稱性 推薦系統(tǒng) 支持度
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61300107) 廣東省自然科學(xué)基金資助項目(S2012010010212) 廣州市科技計劃資助項目(201504301341059,201505031501397)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 推薦系統(tǒng)是為滿足電子商務(wù)發(fā)展和解決網(wǎng)絡(luò)信息超載而產(chǎn)生的,已在電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)、視頻播放等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展[1]。應(yīng)用于推薦系統(tǒng)的算法主要分三類,即基于內(nèi)容的過濾推薦算法、協(xié)同過濾推薦算法及混合推薦算法[2]。當(dāng)今,很多學(xué)者注重于把傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法與其他

【相似文獻(xiàn)】

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6 高e，

本文編號：868877