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题名一种优化组合相似度的协同过滤推荐算法
被引量：8
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作者
陈曦
成韵姿
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机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017年第1期180-187,共8页
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基金
国家自然科学基金(61303043)
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文摘
为了进一步提高相似度计算的准确性,提出了一种优化组合相似度的协同过滤推荐算法。首先,建立用户-项目评分时间矩阵,根据用户对共同评分项目的评分时间先后顺序,计算用户之间的影响力;其次,根据用户对共同评分项目的评分差异,计算评分差异的加权信息熵;最后,将时序行为影响力融入到基于加权信息熵的相似度中,其中融合参数α由随机粒子群优化算法选择。通过与其他相似度计算方法比较,该算法降低了标准平均绝对误差和流行度,在一定程度上降低了数据稀疏性的影响,能更准确地计算相似度,从而提高了推荐质量。
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关键词
协同过滤推荐算法
时序行为影响力
信息熵
粒子群优化算法
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Keywords
collaborative filtering recommendation algorithm
temporal behavior influence
information entropy
particle swarm optimization algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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