本文關鍵詞：基于用戶評分和項目類偏好的協(xié)同過濾推薦算法

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【摘要】：協(xié)同過濾(Collaborative Filtering)算法一般采用Pearson相關系數(shù)、索倫森指數(shù)等方法衡量用戶之間的相似性。但是,這些方法難以區(qū)分個人的習慣和偏好,以至于計算結(jié)果準確度低、區(qū)分度差。因此提出從評分差異、評分偏好、置信度3個方面衡量用戶的評分相似性,結(jié)合項目類偏好去衡量用戶相似性。真實數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果顯示,改進后的算法比傳統(tǒng)度量方法獲取到的平均絕對誤差(MAE)值更小,能夠有效地提高推薦質(zhì)量。
【作者單位】： 西安交通大學軟件學院;上海計算機軟件技術開發(fā)中心;上海市計算機軟件評測重點實驗室;
【關鍵詞】： 協(xié)同過濾 評分相似性 項目類偏好 個性化推薦技術
【基金】：上海市科研計劃項目(15511101503) 張江重點專項(201505-PD-LG-C104-008) 上海市科技人才計劃項目(16XD1421500)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 3.上海市計算機軟件評測重點實驗室,上海201112)0引言隨著個性化推薦技術的迅速發(fā)展,個性化推薦不僅為電子商務帶來了巨大的商業(yè)價值,也為人們的社會生活提供了極大便利[1],具有高效、準確、個性化等特征。作為現(xiàn)有推薦系統(tǒng)中應用最成功的推薦技術之一,基于協(xié)同過濾的推薦技術

【相似文獻】

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本文編號：925668