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基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法
被引量：
3
1
作者
张南
林晓勇
史晟辉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第8期2246-2251,2281,共7页
为提高协同过滤推荐方法的准确性和有效性,提出一种基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法 PSJ。该方法考虑了用户评分差值、用户全局评分偏好和用户共同评分物品数三个因素。PSJ方法的Proximity因子使用指数函数反映用户评分...
为提高协同过滤推荐方法的准确性和有效性,提出一种基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法 PSJ。该方法考虑了用户评分差值、用户全局评分偏好和用户共同评分物品数三个因素。PSJ方法的Proximity因子使用指数函数反映用户评分差值对用户相似度的影响,这样也可避免零除问题;将NHSM方法中的Significance因子和URP因子合并成PSJ方法的Significance因子,这使得PSJ方法的计算复杂度低于NHSM方法;而且为了提高在数据稀疏情况下的推荐效果,PSJ方法同时考虑了用户间的评分差值和用户全局评分两个因素。实验采用Top-k推荐中的查准率和查全率作为衡量标准。实验结果表明,当推荐物品数大于20时,与NHSM、杰卡尔德算法、自适应余弦相似度(ACOS)算法、杰卡尔德均方差(JMSD)算法和皮尔逊相关系数算法(SPCC)相比,PSJ方法的查准率与查全率均有提升。
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关键词
协同过滤推荐方法
启发式相似度模型
用户相似度
推荐
效果
数据稀疏
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题名
基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法
被引量：
3
1
作者
张南
林晓勇
史晟辉
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第8期2246-2251,2281,共7页
基金
中央高校基本科研业务费资助项目(JD1413)~~
文摘
为提高协同过滤推荐方法的准确性和有效性,提出一种基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法 PSJ。该方法考虑了用户评分差值、用户全局评分偏好和用户共同评分物品数三个因素。PSJ方法的Proximity因子使用指数函数反映用户评分差值对用户相似度的影响,这样也可避免零除问题;将NHSM方法中的Significance因子和URP因子合并成PSJ方法的Significance因子,这使得PSJ方法的计算复杂度低于NHSM方法;而且为了提高在数据稀疏情况下的推荐效果,PSJ方法同时考虑了用户间的评分差值和用户全局评分两个因素。实验采用Top-k推荐中的查准率和查全率作为衡量标准。实验结果表明,当推荐物品数大于20时,与NHSM、杰卡尔德算法、自适应余弦相似度(ACOS)算法、杰卡尔德均方差(JMSD)算法和皮尔逊相关系数算法(SPCC)相比,PSJ方法的查准率与查全率均有提升。
关键词
协同过滤推荐方法
启发式相似度模型
用户相似度
推荐
效果
数据稀疏
Keywords
collaborative filtering recommendation method
heuristic similarity model
user similarity
recommendation performance
data sparsity
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法
张南
林晓勇
史晟辉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
3
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