协同过滤的一种个性化推荐算法研究

• 作者: 邓贵仕 郭艳红
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 协同过滤 稀疏矩阵 相似度 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 39-41,58
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.01.009

摘要

在分析传统推荐算法不足的基础上,提出一种稀疏矩阵下的个性化改进策略.首先进行一对一的个性化预测,得到虚拟用户评分矩阵,在此基础上再进行综合预测.该方法避免了传统推荐算法中推荐值与用户相似度不密切相关的弊端,提高了协同过滤的预测精度,尤其是在矩阵极端稀疏情况下的预测精度.最后通过实验验证了算法的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓贵仕	大连理工大学系统工程研究所	98	1916	22.0	41.0
2	郭艳红	大连理工大学系统工程研究所	17	536	8.0	17.0