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自适应用户的Item-based协同过滤推荐算法
被引量：
9
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作者
汪从梅
王成良
徐玲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第12期3606-3609,共4页
传统Item-based协同过滤算法计算两个条目间相似性时,将每个评分视为同等重要,忽略了共评用户(对两个条目共同评分的用户)与目标用户间的相似性对条目间相似性的影响。针对此问题,提出了一种自适应用户的Item-based协同过滤算法。该算...
传统Item-based协同过滤算法计算两个条目间相似性时,将每个评分视为同等重要,忽略了共评用户(对两个条目共同评分的用户)与目标用户间的相似性对条目间相似性的影响。针对此问题,提出了一种自适应用户的Item-based协同过滤算法。该算法将共评用户与目标用户的相似性作为共评用户评分重要性的权重,以实现针对不同的目标用户,为目标条目选择不同的、适合目标用户的最近邻居集,从而提高推荐准确性。实验结果表明,提出的算法可以显著提高推荐系统的推荐质量。
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关键词
推荐系统
协同过滤
Item—based
自适应用户
条目相似性
信息过载
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题名
自适应用户的Item-based协同过滤推荐算法
被引量：
9
1
作者
汪从梅
王成良
徐玲
机构
重庆大学计算机学院
重庆大学软件学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第12期3606-3609,共4页
基金
中央高校基本科研业务费科研专项基金资助项目(CDJZR11090001)
文摘
传统Item-based协同过滤算法计算两个条目间相似性时,将每个评分视为同等重要,忽略了共评用户(对两个条目共同评分的用户)与目标用户间的相似性对条目间相似性的影响。针对此问题,提出了一种自适应用户的Item-based协同过滤算法。该算法将共评用户与目标用户的相似性作为共评用户评分重要性的权重,以实现针对不同的目标用户,为目标条目选择不同的、适合目标用户的最近邻居集,从而提高推荐准确性。实验结果表明,提出的算法可以显著提高推荐系统的推荐质量。
关键词
推荐系统
协同过滤
Item—based
自适应用户
条目相似性
信息过载
Keywords
recommender system
collaborative filtering
Item-based
user-adaptive
item similarity
information overloading
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应用户的Item-based协同过滤推荐算法
汪从梅
王成良
徐玲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013
9
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