本文選題：協(xié)同過濾 + 相似度��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2016年12期

【摘要】：針對現(xiàn)有的基于KNN近鄰協(xié)同過濾技術(shù),在選擇最近鄰居時(shí)過于依賴評分相似度的問題,提出了一種用戶屬性加權(quán)活躍近鄰的協(xié)同過濾算法。首先,通過引入用戶特征屬性并融合最小權(quán)重相似度,根據(jù)所得的最終相似度生成目標(biāo)用戶的KNN近鄰集。然后,從對目標(biāo)項(xiàng)目已有反饋信息的用戶中生成目標(biāo)項(xiàng)目的活躍用戶子群體,并篩選出KNN近鄰集中的活躍用戶子群體作為目標(biāo)用戶的活躍近鄰集,最終產(chǎn)生評分預(yù)測。在公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效地提高推薦算法的推薦準(zhǔn)確度,具有更好的穩(wěn)定性。
[Abstract]:Aiming at the existing cooperative filtering technology based on KNN nearest neighbor and relying too much on score similarity in selecting nearest neighbor, a collaborative filtering algorithm with weighted active nearest neighbor for user attributes is proposed. Firstly, the KNN nearest neighbor set of the target user is generated according to the final similarity by introducing the user characteristic attribute and merging the minimum weight similarity. Then, the active user subgroup of the target item is generated from the users who have feedback information on the target item, and the active user subgroup in the KNN nearest neighbor set is selected as the active nearest neighbor set of the target user, and finally the score prediction is generated. Experimental results on open datasets show that the proposed algorithm can effectively improve the recommendation accuracy and has better stability.
【作者單位】： 江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71462018) 江西省研究生創(chuàng)新專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(YC2014-S371)
【分類號】：TP391.3

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊風(fēng)召;;一種基于特征表的協(xié)同過濾算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2007年06期

2 王嵐;翟正軍;;基于時(shí)間加權(quán)的協(xié)同過濾算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2007年09期

3 曾子明;張李義;;基于多屬性決策和協(xié)同過濾的智能導(dǎo)購系統(tǒng)[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2008年02期

4 張富國;;用戶多興趣下基于信任的協(xié)同過濾算法研究[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2008年08期

5 侯翠琴;焦李成;張文革;;一種壓縮稀疏用戶評分矩陣的協(xié)同過濾算法[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年04期

6 廖新考;;基于用戶特征和項(xiàng)目屬性的混合協(xié)同過濾推薦[J];福建電腦;2010年07期

7 沈磊;周一民;李舟軍;;基于心理學(xué)模型的協(xié)同過濾推薦方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年20期

8 徐紅;彭黎;郭艾寅;徐云劍;;基于用戶多興趣的協(xié)同過濾策略改進(jìn)研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2011年04期

9 焦晨斌;王世卿;;基于模型填充的混合協(xié)同過濾算法[J];微計(jì)算機(jī)信息;2011年11期

10 鄭婕;鮑海琴;;基于協(xié)同過濾推薦技術(shù)的個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺研究[J];科技風(fēng);2012年06期

相關(guān)會議論文 前10條

1 沈杰峰;杜亞軍;唐俊;;一種基于項(xiàng)目分類的協(xié)同過濾算法[A];第二十二屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2005年

2 周軍鋒;湯顯;郭景峰;;一種優(yōu)化的協(xié)同過濾推薦算法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2004年

3 董全德;;基于雙信息源的協(xié)同過濾算法研究[A];全國第20屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議（CACIS·2009）暨全國第1屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集（上冊）[C];2009年

4 張光衛(wèi);康建初;李鶴松;劉常昱;李德毅;;面向場景的協(xié)同過濾推薦算法[A];中國系統(tǒng)仿真學(xué)會第五次全國會員代表大會暨2006年全國學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

5 李建國;姚良超;湯庸;郭歡;;基于認(rèn)知度的協(xié)同過濾推薦算法[A];第26屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（B輯）[C];2009年

6 王明文;陶紅亮;熊小勇;;雙向聚類迭代的協(xié)同過濾推薦算法[A];第三屆全國信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

7 胡必云;李舟軍;王君;;基于心理測量學(xué)的協(xié)同過濾相似度方法(英文)[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集(B輯)[C];2010年

8 林麗冰;師瑞峰;周一民;李月雷;;基于雙聚類的協(xié)同過濾推薦算法[A];2008'中國信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)論壇論文集（一）[C];2008年

9 羅喜軍;王韜丞;杜小勇;劉紅巖;何軍;;基于類別的推薦——一種解決協(xié)同推薦中冷啟動問題的方法[A];第二十四屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2007年

10 黃創(chuàng)光;印鑒;汪靜;劉玉葆;王甲海;;不確定近鄰的協(xié)同過濾推薦算法[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集A輯一[C];2010年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 紀(jì)科;融合上下文信息的混合協(xié)同過濾推薦算法研究[D];北京交通大學(xué);2016年

2 李聰;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾瓶頸問題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

3 郭艷紅;推薦系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法與應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

4 羅恒;基于協(xié)同過濾視角的受限玻爾茲曼機(jī)研究[D];上海交通大學(xué);2011年

5 薛福亮;電子商務(wù)協(xié)同過濾推薦質(zhì)量影響因素及其改進(jìn)機(jī)制研究[D];天津大學(xué);2012年

6 高e，

本文編號：1788539