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基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法
被引量：
10
1
作者
张怡文
王冉
+2 位作者
杨安桔
计成睿
岳丽华
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期313-319,共7页
为了解决目前推荐方法中用户相似度计算不准确、推荐准确率较低的问题,建立一种基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法。计算用户间共同项目数量,当共同项目数量小于设定阈值时,选择用户、项目、项目属性特征构建用户对项目、属性的双...
为了解决目前推荐方法中用户相似度计算不准确、推荐准确率较低的问题,建立一种基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法。计算用户间共同项目数量,当共同项目数量小于设定阈值时,选择用户、项目、项目属性特征构建用户对项目、属性的双极特征向量,表示用户的喜欢程度和讨厌程度。通过对双极特征向量进行加权计算,得到用户间相似度。在标准的MovieLens数据集上验证该算法。实验结果表明,该文算法的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)较其他算法降低了约9%,平均分值排名(R)降低了约10%。
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关键词
用户偏好度
双极协同过滤
推荐算法
双极
特征向量
加权计算
相似度
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职称材料
题名
基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法
被引量：
10
1
作者
张怡文
王冉
杨安桔
计成睿
岳丽华
机构
安徽新华学院信息工程学院
中移(苏州)软件技术有限公司SaaS产品部
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期313-319,共7页
基金
安徽省高校优秀青年人才支持计划(gxyqZD2018087)
安徽省省级质量工程基层教研室示范项目(2018jyssf111)。
文摘
为了解决目前推荐方法中用户相似度计算不准确、推荐准确率较低的问题,建立一种基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法。计算用户间共同项目数量,当共同项目数量小于设定阈值时,选择用户、项目、项目属性特征构建用户对项目、属性的双极特征向量,表示用户的喜欢程度和讨厌程度。通过对双极特征向量进行加权计算,得到用户间相似度。在标准的MovieLens数据集上验证该算法。实验结果表明,该文算法的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)较其他算法降低了约9%,平均分值排名(R)降低了约10%。
关键词
用户偏好度
双极协同过滤
推荐算法
双极
特征向量
加权计算
相似度
Keywords
user preferences
bipolar collaborative filtering
recommendation algorithm
bipolar feature vectors
weighted calculation
similarity
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法
张怡文
王冉
杨安桔
计成睿
岳丽华
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
10
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