基于相关均值的协同过滤推荐算法

• 作者: 沈洁 赵耀 陈志敏
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 相似性度量 相关均值 平均绝对偏差
• 年，卷（期）: 2009,（22）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.52
• 字数: 3709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.22.018

摘要

针对在用户评分数据极端稀疏环境下传统协同过滤推荐算法存在的弊端,从提高邻居用户识别准确性出发,对传统相似性度量方法进行改进,在此基础上提出一种基于相关均值的推荐算法.实验结果表明,该算法能增强邻居用户在推荐中的影响力,有效提高推荐精度,改善推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈洁	扬州大学信息工程学院	68	1143	14.0	33.0
2	陈志敏	扬州大学信息工程学院	15	175	7.0	13.0
3	赵耀	扬州大学信息工程学院	16	56	5.0	7.0