改进的个性化推荐算法

• 作者: 时兵 赵智
• 来源期刊: 长春大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐系统 协同过滤 相似性 推荐算法 平均绝对偏差
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3907-B.2005.06.009

摘要

协同过滤技术是个性化推荐系统中最早也是最为成功的技术之一.但是随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的CF(协同过滤)方法均存在各自的不足.本文分析了传统CF算法中存在的问题,对其相似性计算方法进行了改进,提出了一种优化的CF算法.实验结果表明,该算法同传统CF算法相比能显著提高推荐精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	时兵	长春工业大学计算机科学与工程学院	21	27	3.0	4.0
2	赵智	长春工业大学计算机科学与工程学院	3	13	2.0	3.0