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一种融合用户上下文信息和动态预测的协同过滤推荐算法
被引量：
6
1
作者
吕杰
关欣
+1 位作者
李锵
张立毅
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第8期1680-1685,共6页
协同过滤推荐技术是应用最广泛、最成功的推荐技术,但面临着数据稀疏性问题和冷启动问题的严峻挑战.同时传统协同过滤算法在相似度计算中忽略了用户个人上下文信息对相似度的影响.提出一种基于用户上下文信息和动态预测的协同过滤算法....
协同过滤推荐技术是应用最广泛、最成功的推荐技术,但面临着数据稀疏性问题和冷启动问题的严峻挑战.同时传统协同过滤算法在相似度计算中忽略了用户个人上下文信息对相似度的影响.提出一种基于用户上下文信息和动态预测的协同过滤算法.首先引入用户上下文信息来改善相似性度量方法,更加真实的反映用户相似度;然后在推荐生成阶段,采用能够充分利用最近邻居集的动态预测方法来进行评分预测.通过在Movie Lens-1M数据集上的实验结果表明:该算法能够缓解评分数据稀疏性对协同过滤推荐算法的影响,显著降低平均绝对误差,提高推荐准确率.
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关键词
推荐系统
协同过滤
用户上下文信息
评分预测
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题名
一种融合用户上下文信息和动态预测的协同过滤推荐算法
被引量：
6
1
作者
吕杰
关欣
李锵
张立毅
机构
天津大学电子信息工程学院
天津商业大学信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第8期1680-1685,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61471263)资助
文摘
协同过滤推荐技术是应用最广泛、最成功的推荐技术,但面临着数据稀疏性问题和冷启动问题的严峻挑战.同时传统协同过滤算法在相似度计算中忽略了用户个人上下文信息对相似度的影响.提出一种基于用户上下文信息和动态预测的协同过滤算法.首先引入用户上下文信息来改善相似性度量方法,更加真实的反映用户相似度;然后在推荐生成阶段,采用能够充分利用最近邻居集的动态预测方法来进行评分预测.通过在Movie Lens-1M数据集上的实验结果表明:该算法能够缓解评分数据稀疏性对协同过滤推荐算法的影响,显著降低平均绝对误差,提高推荐准确率.
关键词
推荐系统
协同过滤
用户上下文信息
评分预测
Keywords
recommender system
collaborative filtering
user context information
rating prediction
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种融合用户上下文信息和动态预测的协同过滤推荐算法
吕杰
关欣
李锵
张立毅
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016
6
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