本文選題：數(shù)據(jù)稀疏性　切入點(diǎn)：協(xié)同過濾　出處：《計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用》2016年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了解決協(xié)同過濾算法中數(shù)據(jù)稀疏性問題,提高推薦效果,提出一種改進(jìn)的協(xié)同過濾算法.該算法首先通過一種新的相似度計(jì)算方法來計(jì)算項(xiàng)目類型相似度,將相似度大于某閾值的項(xiàng)目作為目標(biāo)項(xiàng)目的鄰居;然后根據(jù)目標(biāo)用戶對(duì)鄰居項(xiàng)目的評(píng)分信息來預(yù)測(cè)該用戶對(duì)目標(biāo)項(xiàng)目的評(píng)分值,并將預(yù)測(cè)值填入稀疏的用戶項(xiàng)目評(píng)分矩陣;最后對(duì)填充后的評(píng)分矩陣采用基于用戶聚類(K-means聚類)的協(xié)同過濾算法做出最終的預(yù)測(cè)評(píng)分進(jìn)行推薦.在Movielens數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明該算法能夠很好地緩解數(shù)據(jù)稀疏性、降低計(jì)算復(fù)雜度,提高推薦精度.
[Abstract]:In order to solve the problem of data sparsity in collaborative filtering algorithm and improve the recommendation effect, an improved collaborative filtering algorithm is proposed. An item whose similarity is greater than a threshold value is regarded as the neighbor of the target item, then the score value of the target item is predicted according to the scoring information of the target user, and the prediction value is filled in the sparse user item scoring matrix. Finally, the filled score matrix is recommended by collaborative filtering algorithm based on user clustering K-means clustering. The experimental results on the Movielens dataset show that the algorithm can reduce the data sparsity well. Reduce computational complexity and improve recommendation accuracy.
【作者單位】： 東華大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：1561994