基于评分信息量的协同过滤算法研究

• 作者: 冯永 陈显勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 相似度 评分用户数量 评分信息量 协同过滤
• 年，卷（期）: 2013,（20）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 198-201
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1206-0151

摘要

传统的协同过滤算法中，依靠用户评分大小计算用户间相似度，但是评分数据稀疏性使相似度计算不够准确。针对此问题，提出了基于评分信息量的相似度计算方法；在推荐系统中项目有多种可选评分，该方法将参与评分的用户数量转换为评分信息量，以此结合用户评分大小计算相似度。实验结果表明，相对于传统协同过滤算法，该方法在一定程度上减少了评分数据稀疏性带来的负面影响，有效地提高了预测评分准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯永	重庆大学计算机学院	34	348	11.0	17.0
5	陈显勇	重庆大学计算机学院	2	18	2.0	2.0