本文關(guān)鍵詞：結(jié)合類別偏好信息的item-based協(xié)同過濾算法

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【摘要】：傳統(tǒng)的基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法離線計(jì)算項(xiàng)目相似性,提高了在線推薦速度,但該算法仍然不能解決數(shù)據(jù)稀疏性所帶來的問題,計(jì)算出的項(xiàng)目相似性準(zhǔn)確度較差,影響了推薦質(zhì)量。針對(duì)這一問題,提出了一種結(jié)合類別偏好信息的協(xié)同過濾算法。定義了類別偏好相似性,采用類別偏好相似性方法為目標(biāo)項(xiàng)目找出一組類別偏好相似的候選鄰居,在候選鄰居中搜尋最近鄰,排除了與目標(biāo)項(xiàng)目共同評(píng)分較少項(xiàng)目的干擾,從整體上提高了最近鄰搜尋的準(zhǔn)確性。在Movie Lens數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法的推薦質(zhì)量較傳統(tǒng)的基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法有顯著提高。
【作者單位】： 上海電力學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;浙江師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 類別偏好 相似性
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71201145) 上海市教育委員會(huì)科研創(chuàng)新資助項(xiàng)目(15ZS064) 上海電力學(xué)院科研基金資助項(xiàng)目(K2014-037) 上海高校青年教師培養(yǎng)資助計(jì)劃(zzsdl15115)
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 0引言推薦系統(tǒng)(recommender system)根據(jù)用戶的偏好向用戶提供個(gè)性化的信息、商品和服務(wù)的推薦,幫助用戶解決信息超載(information overload)問題帶來的困擾。隨著互聯(lián)網(wǎng)上信息的增長(zhǎng)和用戶個(gè)性化需求的提高,推薦系統(tǒng)的應(yīng)用日益廣泛,成為電子商務(wù)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、視頻/音樂點(diǎn)播等

【相似文獻(xiàn)】

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5 高e，

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