本文關(guān)鍵詞：基于用戶的協(xié)同過濾算法的推薦效率和個(gè)性化改進(jìn)

  更多相關(guān)文章： 基于用戶的協(xié)同過濾 個(gè)性化推薦 相似度計(jì)算 用戶評(píng)分矩陣 數(shù)據(jù)稀疏性 項(xiàng)目-用戶倒查表 十折交叉驗(yàn)證

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的基于用戶的協(xié)同過濾算法存在的推薦效率、精度和個(gè)性化低的問題,提出一種改進(jìn)方法.該方法在計(jì)算用戶評(píng)分矩陣時(shí),考慮到用戶評(píng)分矩陣稀疏性,建立項(xiàng)目-用戶的倒查表,只計(jì)算有相同評(píng)分項(xiàng)的用戶之間的相似度,避免了傳統(tǒng)方法中對(duì)所有用戶計(jì)算兩兩用戶相似度的龐大工作量.該方法在計(jì)算用戶相似度時(shí),考慮到項(xiàng)目的熱門程度不同,"懲罰"了用戶共同興趣列表中的熱門項(xiàng)目,避免了傳統(tǒng)方法中賦予所有項(xiàng)目相同權(quán)值對(duì)推薦結(jié)果個(gè)性化的負(fù)面影響.本文在詳細(xì)分析了改進(jìn)的用戶協(xié)同過濾算法的原理和優(yōu)點(diǎn),給出了其推薦步驟流程圖.在Movielens100K和HetRec2011-movielens-2k公開數(shù)據(jù)集上,十折交叉驗(yàn)證的結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法節(jié)約了運(yùn)行時(shí)間,提高了推薦算法的效率和個(gè)性化.
【作者單位】： 華僑大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西安交通大學(xué)機(jī)械強(qiáng)度與振動(dòng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 基于用戶的協(xié)同過濾 個(gè)性化推薦 相似度計(jì)算 用戶評(píng)分矩陣 數(shù)據(jù)稀疏性 項(xiàng)目-用戶倒查表 十折交叉驗(yàn)證
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51305142,61103170)資助 廈門市科技計(jì)劃項(xiàng)目(3502Z20143041)資助 福建省自然科學(xué)基金計(jì)劃項(xiàng)目(2014J01191)資助 中國博士后科學(xué)基金第55批面上項(xiàng)目(2014M552429)資助 華僑大學(xué)引進(jìn)人才科研啟動(dòng)項(xiàng)目(12BS217)資助
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 1引言在網(wǎng)絡(luò)信息過載和信息爆炸的背景下,個(gè)性化推薦技術(shù)利用用戶和商品信息,可以高效、自動(dòng)化地指導(dǎo)用戶在電子商務(wù)網(wǎng)站中方便地瀏覽、購物而得到廣泛應(yīng)用,成為商業(yè)和學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)[1],例如,可以根據(jù)用戶的資料為用戶推薦他們可能感興趣的圖書、音樂、商品等項(xiàng)目的豆瓣網(wǎng)、

【參考文獻(xiàn)】

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5 高e，

本文編號(hào)：944522