基于概念分层的个性化推荐算法

• 作者: 叶跃祥 熊馨 王卫平
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 概念分层 数据挖掘 协同过滤
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 1006-1008,1015
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 5017字
• 语种: 中文

摘要

协同过滤算法(collaborative filtering)目前较为成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模的扩大,面临很严重的稀疏性问题,制约了推荐效果.文中提出概念分层的方法对用户-项矩阵进行改进,同时使用交易数据和点击流数据,将相似用户选择项与多层次关联规则推荐项相结合,在稀疏数据集上表现出较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王卫平	中国科学技术大学商学院	81	1386	21.0	33.0
2	叶跃祥	中国科学技术大学商学院	8	328	8.0	8.0
3	熊馨	中国科学技术大学商学院	2	87	2.0	2.0