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基于动态k近邻的SlopeOne协同过滤推荐算法
基于动态k近邻的SlopeOne协同过滤推荐算法
作者:
孙丽梅
孙焕良
李晶皎
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
协同过滤:推荐系统
k近邻
数据挖掘
知识发现
摘要:
协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术,数据稀疏性是影响协同过滤算法预测精度的主要因素.SlopeOne算法利用线性回归模型解决数据稀疏性问题.基于用户相似度的k近邻方法可以优化参与预测的用户评分数据的质量.在SlopeOne算法的基础上,提出了一种动态k近邻和SlopeOne相结合的算法.首先根据用户之间相似度的具体情况动态地为每个用户选择不同数目的近邻用户,然后利用近邻用户的评分数据生成项目之间的平均偏差,最后利用线性回归模型进行预测.在MovieLens数据集上的实验结果表明,改进算法在预测精度上比原SlopeOne算法有所提高,能适应数据稀疏度更低的推荐系统,并且与其他协同过滤算法相比,推荐精度也具有明显优势.
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文献信息
篇名
基于动态k近邻的SlopeOne协同过滤推荐算法
来源期刊
计算机科学与探索
学科
工学
关键词
协同过滤:推荐系统
k近邻
数据挖掘
知识发现
年,卷(期)
2011,(9)
所属期刊栏目
学术研究
研究方向
页码范围
857-864
页数
分类号
TP391
字数
5111字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1673-9418.2011.09.009
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
孙焕良
沈阳建筑大学信息与控制工程学院
60
414
10.0
17.0
2
李晶皎
东北大学信息科学与工程学院
84
401
10.0
16.0
3
孙丽梅
沈阳建筑大学信息与控制工程学院
13
77
4.0
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-9418
CN:
11-5602/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-560
创刊时间:
2007
语种:
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
总被引数(次)
10748
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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