基于用戶評(píng)分和項(xiàng)目類偏好的協(xié)同過(guò)濾推薦算法
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更多相關(guān)文章: 協(xié)同過(guò)濾 評(píng)分相似性 項(xiàng)目類偏好 個(gè)性化推薦技術(shù)
【摘要】:協(xié)同過(guò)濾(Collaborative Filtering)算法一般采用Pearson相關(guān)系數(shù)、索倫森指數(shù)等方法衡量用戶之間的相似性。但是,這些方法難以區(qū)分個(gè)人的習(xí)慣和偏好,以至于計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確度低、區(qū)分度差。因此提出從評(píng)分差異、評(píng)分偏好、置信度3個(gè)方面衡量用戶的評(píng)分相似性,結(jié)合項(xiàng)目類偏好去衡量用戶相似性。真實(shí)數(shù)據(jù)集上的測(cè)試結(jié)果顯示,改進(jìn)后的算法比傳統(tǒng)度量方法獲取到的平均絕對(duì)誤差(MAE)值更小,能夠有效地提高推薦質(zhì)量。
【作者單位】: 西安交通大學(xué)軟件學(xué)院;上海計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)開發(fā)中心;上海市計(jì)算機(jī)軟件評(píng)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】: 協(xié)同過(guò)濾 評(píng)分相似性 項(xiàng)目類偏好 個(gè)性化推薦技術(shù)
【基金】:上海市科研計(jì)劃項(xiàng)目(15511101503) 張江重點(diǎn)專項(xiàng)(201505-PD-LG-C104-008) 上海市科技人才計(jì)劃項(xiàng)目(16XD1421500)
【分類號(hào)】:TP391.3
【正文快照】: 3.上海市計(jì)算機(jī)軟件評(píng)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海201112)0引言隨著個(gè)性化推薦技術(shù)的迅速發(fā)展,個(gè)性化推薦不僅為電子商務(wù)帶來(lái)了巨大的商業(yè)價(jià)值,也為人們的社會(huì)生活提供了極大便利[1],具有高效、準(zhǔn)確、個(gè)性化等特征。作為現(xiàn)有推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最成功的推薦技術(shù)之一,基于協(xié)同過(guò)濾的推薦技術(shù)
【相似文獻(xiàn)】
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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條
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2 程殿虎;基于協(xié)同過(guò)濾的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2015年
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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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2 蘇靖涵;面向SaaS多租戶的動(dòng)態(tài)推薦方法研究[D];遼寧大學(xué);2015年
3 徐曉妮;基于人工魚群算法的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究[D];遼寧大學(xué);2015年
4 羅培;移動(dòng)購(gòu)物導(dǎo)購(gòu)關(guān)鍵技術(shù)的研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];西南交通大學(xué);2015年
5 李婧;融合用戶差異度及信息熵的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[D];西安建筑科技大學(xué);2015年
6 主雪梅;基于混合協(xié)同過(guò)濾推薦的圖書館管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];燕山大學(xué);2015年
7 李智;基于QoS信息的服務(wù)推薦[D];上海交通大學(xué);2015年
8 馬興敏;基于蜂群算法的協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];中國(guó)石油大學(xué)(華東);2014年
9 王培英;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)及協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)研究[D];北京交通大學(xué);2016年
10 劉登祥;基于分層策略的協(xié)同過(guò)濾算法研究[D];上海交通大學(xué);2015年
,本文編號(hào):925668
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