一种改进的协同过滤推荐算法

• 作者: 刘旭东 王惠敏 陈德人
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 基于用户的协同过滤 基于项目的协同过滤 相似性 平均绝对偏差
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 550-553
• 分类号: TP391
• 字数: 3288字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1007-144X.2010.04.009

摘要

针对User-based协同过滤推荐和Item-based协同过滤推荐算法的不足,提出了一种改进的推荐算法.该算法融合User-based协同过滤推荐和Item-based协同过滤推荐算法思想,通过形成项目相似集来填充用户评分矩阵,并利用高评分阈值来计算用户相似性,有效改善了传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性和实时性.实验结果表明,该算法可以显著提高推荐系统的推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈德人	浙江大学计算机科学与技术学院	84	666	13.0	21.0
2	王惠敏	武汉理工大学经济学院	12	102	6.0	10.0
3	刘旭东	烟台职业学院信息工程系	63	221	10.0	13.0