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题名基于改进最近邻的协同过滤推荐算法
被引量：30
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作者
硕良勋
柴变芳
张新东
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机构
石家庄经济学院网络信息安全实验室
北京交通大学计算机与信息技术学院
河北新冀网络传媒有限公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第5期137-141,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61370129)
河北省科技计划项目(No.13210702D)
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文摘
针对当前协同过滤推荐算法易受数据稀疏性与冷启动的问题,提出了一种改进最近邻的协同过滤推荐算法。建立用户-项目评分矩阵,并度量项目之间、用户之间的相似性,获取项目和用户的最近邻居,其中最近邻居的最优参数k值采用粒子群算法选择,在Movie Lens和Book-Crossing数据集上进行了仿真对比实验。结果表明,相对于其他协同过滤推荐算法,该算法降低了平均绝对误差值,提升了推荐准确度,达到提高推荐质量效果的目的。
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关键词
协同过滤
改进最近邻
粒子群优化算法
参数选择
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Keywords
collaborative filtering
improved nearest neighbor
particle swarm optimization algorithm
selecting parameters
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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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