發(fā)布時(shí)間：2017-09-20 18:20

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)相似度的協(xié)同過濾算法研究

  更多相關(guān)文章： 協(xié)同過濾 Pearson相似度 共同評(píng)分項(xiàng)目 電影推薦

【摘要】：協(xié)同過濾利用鄰居用戶的偏好對(duì)目標(biāo)用戶的偏好進(jìn)行推薦預(yù)測,相似度計(jì)算是其關(guān)鍵。傳統(tǒng)的相似度計(jì)算忽略了用戶共同評(píng)分項(xiàng)目數(shù)與用戶平均評(píng)分的影響,以至于在數(shù)據(jù)稀疏時(shí)不能很好地度量用戶間的相似度。提出了兩個(gè)修正因子來改進(jìn)傳統(tǒng)相似度,同時(shí)改進(jìn)了協(xié)同過濾算法,將其應(yīng)用于電影推薦。仿真結(jié)果表明,在電影推薦中,基于改進(jìn)后相似度計(jì)算的協(xié)同過濾算法能取得比傳統(tǒng)算法更低的MAE值,提高了電影推薦質(zhì)量。
【作者單位】： 電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 協(xié)同過濾 Pearson相似度 共同評(píng)分項(xiàng)目 電影推薦
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61163066)資助
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 到稿日期:2015-10-13返修日期:2016-01-25本文受國家自然科學(xué)基金(61163066)資助。1前言隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的迅速發(fā)展,影視行業(yè)也得到充分的發(fā)揮空間,越來越多的電影豐富著我們的生活。然而,面對(duì)數(shù)不勝數(shù)的電影,人們尋找自己感興趣的電影的能力卻沒有得到相應(yīng)的提高。有些

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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2 程殿虎;基于協(xié)同過濾的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國海洋大學(xué);2015年

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6 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

7 高e，

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