基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法

• 作者: 李永丽 李颖 蔡观洋
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 稀疏矩阵 个性化推荐 双重阈值
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 647-653
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5876字
• 语种: 中文

摘要

为了提高协同过滤算法的推荐精度,从协同过滤算法中近邻用户/项目组的选择入手,提出基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法.该算法能充分利用现有的稀疏用户项目评分矩阵,找出与目标用户相关性较强,且能参与到评分预测过程中的候选用户.实验结果表明,该算法相比传统的协同过滤算法及部分改进算法,其推荐精度有一定提高,对实际应用具有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永丽	东北师范大学计算机科学与信息技术学院	50	322	10.0	15.0
2	李颖	吉林师范大学计算机学院	29	56	4.0	6.0
3	蔡观洋	吉林大学计算机科学与技术学院	5	12	2.0	3.0