考虑用户背景信息的协同过滤算法

• 作者: 梁胜勇 苏一丹 钟青燕 马凯
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 推荐系统 协同过滤算法 相似度计算
• 年，卷（期）: 2010,（36）
• 页码范围: 197-198,159
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.36.079

摘要

针对目前协同过滤算法浪费了大量用户信息的情况,本文提出了一种考虑用户背景信息的协同过滤算法.该方法提出两个用户模型,通过计算两个用户模型的相似度找出目标用户的伪邻居,最后通过评分矩阵计算相似度,找到目标用户真正邻居并且做出推荐.实验证明,该方法能更合理、准确的为目标用户做出推荐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏一丹	广西大学计算机与电子信息学院	114	849	16.0	23.0
2	马凯	广西大学计算机与电子信息学院	6	11	1.0	3.0
3	钟青燕	广西大学计算机与电子信息学院	2	25	2.0	2.0
4	梁胜勇	广西大学计算机与电子信息学院	3	26	2.0	3.0