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基于评分信息量的协同过滤算法研究
被引量：
5
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作者
冯永
陈显勇
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第20期198-201,共4页
传统的协同过滤算法中,依靠用户评分大小计算用户间相似度,但是评分数据稀疏性使相似度计算不够准确。针对此问题,提出了基于评分信息量的相似度计算方法;在推荐系统中项目有多种可选评分,该方法将参与评分的用户数量转换为评分信息量,...
传统的协同过滤算法中,依靠用户评分大小计算用户间相似度,但是评分数据稀疏性使相似度计算不够准确。针对此问题,提出了基于评分信息量的相似度计算方法;在推荐系统中项目有多种可选评分,该方法将参与评分的用户数量转换为评分信息量,以此结合用户评分大小计算相似度。实验结果表明,相对于传统协同过滤算法,该方法在一定程度上减少了评分数据稀疏性带来的负面影响,有效地提高了预测评分准确性。
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关键词
相似度
评分用户数量
评分
信息量
协同过滤
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题名
基于评分信息量的协同过滤算法研究
被引量：
5
1
作者
冯永
陈显勇
机构
重庆大学计算机学院
重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第20期198-201,共4页
基金
国家自然科学基金(No.61103114)
重庆市高等教育教学改革研究重点项目(No.112023)
+1 种基金
中央高校基本科研业务基金(No.CDJXS11181164)
国家科技支撑计划(No.2012BAH19F001)
文摘
传统的协同过滤算法中,依靠用户评分大小计算用户间相似度,但是评分数据稀疏性使相似度计算不够准确。针对此问题,提出了基于评分信息量的相似度计算方法;在推荐系统中项目有多种可选评分,该方法将参与评分的用户数量转换为评分信息量,以此结合用户评分大小计算相似度。实验结果表明,相对于传统协同过滤算法,该方法在一定程度上减少了评分数据稀疏性带来的负面影响,有效地提高了预测评分准确性。
关键词
相似度
评分用户数量
评分
信息量
协同过滤
Keywords
similarity
amount of rating user
quantity of rating information
collaborative filtering
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于评分信息量的协同过滤算法研究
冯永
陈显勇
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
5
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