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面向稀疏数据的协同过滤算法相似度
被引量：
7
1
作者
赵文涛
冯婷婷
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1728-1734,共7页
针对数据稀疏加剧导致传统相似度模型的推荐准确性低的问题,提出一种混合的协同过滤相似度模型。引入Jensen-Shannon(JS)散度作为基函数,利用全局评级概率分布衡量用户间评级偏好相似度。定义融合评级值的结构型相似度作为权重因子,针...
针对数据稀疏加剧导致传统相似度模型的推荐准确性低的问题,提出一种混合的协同过滤相似度模型。引入Jensen-Shannon(JS)散度作为基函数,利用全局评级概率分布衡量用户间评级偏好相似度。定义融合评级值的结构型相似度作为权重因子,针对用户的共同评级项目设计差异化的相似度计算方式,提高相似用户的区分度,得到基于相对区间跨度的相似度。在不同稀疏度数据集上与7种具有代表性的相似度方法进行对比实验,其结果表明了所提方法在预测和推荐准确性指标上均有良好性能。
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关键词
稀疏数据
协同过滤
相似度
散度
用户评级偏好
全局结构
相对区间跨度
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职称材料
题名
面向稀疏数据的协同过滤算法相似度
被引量：
7
1
作者
赵文涛
冯婷婷
机构
河南理工大学软件学院
河南理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1728-1734,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61503124)
河南省科技厅科技攻关基金项目(182102310935)。
文摘
针对数据稀疏加剧导致传统相似度模型的推荐准确性低的问题,提出一种混合的协同过滤相似度模型。引入Jensen-Shannon(JS)散度作为基函数,利用全局评级概率分布衡量用户间评级偏好相似度。定义融合评级值的结构型相似度作为权重因子,针对用户的共同评级项目设计差异化的相似度计算方式,提高相似用户的区分度,得到基于相对区间跨度的相似度。在不同稀疏度数据集上与7种具有代表性的相似度方法进行对比实验,其结果表明了所提方法在预测和推荐准确性指标上均有良好性能。
关键词
稀疏数据
协同过滤
相似度
散度
用户评级偏好
全局结构
相对区间跨度
Keywords
sparse data
collaborative filtering
similarity
divergence
user rating preferences
global structure
relative interval span
分类号
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
面向稀疏数据的协同过滤算法相似度
赵文涛
冯婷婷
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
7
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