一种结合基于项目和用户的个性化推荐算法

• 作者: 徐德智 黎明
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 项目类别 协同过滤 用户相似性 云模型
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库技术
• 页码范围: 611-613
• 分类号: TP311
• 字数: 4307字
• 语种: 中文

摘要

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.协同过滤技术是当今应用最普遍的个性化推荐算法.针对用户评分数据的极端稀疏性和算法的可扩展性,首先利用云模型计算项目间相似度来预测用户对未评分项目的评分,来增加用户评分数据,再根据项目分类信息将用户一项目评分矩阵转换为用户一类别矩阵,降低了评分矩阵的维度,最后利用云模型计算用户间相似度,得到目标用户的最近邻居.实验结果表明,该方法具有较小的MAE,提高了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	徐德智	中南大学信息科学与工程学院	138	1248	16.0	30.0
2	黎明	四川师范大学计算机科学学院	23	109	6.0	10.0