基于项目分类的协同过滤改进算法

• 作者: 刘芹 张玉芳 李文田 熊忠阳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 项目分类 协同过滤 评分预测 兴趣最近邻 推荐系统
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 493-496
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.02.025

摘要

为了解决用户评分数据稀疏性和用户最近邻寻找的准确性问题,提出了一种基于项目分类的协同过滤推荐改进算法.该算法首先利用项目分类信息为类内未评分项目预测评分值；然后通过计算类内用户间的相似度得到目标用户的最近邻居；最后进行推荐.实验结果表明,该算法可以准确地获取用户兴趣最近邻,有效地解决数据稀疏性问题；同时,该算法还极大地提高了系统的工作效率及可扩展性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊忠阳	重庆大学计算机学院	135	2447	25.0	44.0
2	张玉芳	重庆大学计算机学院	125	2737	26.0	48.0
3	李文田	重庆大学计算机学院	4	111	4.0	4.0
4	刘芹	重庆大学计算机学院	2	119	2.0	2.0