基于邻近项目的Slope One协同过滤算法

• 作者: 刘苗 李韶华 杜茂康 浦琴
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电子商务 个性化推荐 混合推荐 Slope One算法
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 421-426
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 4528字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2014.03.025

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准确度的主要因素.提出了改进的Slope One算法,在该算法中,首先根据用户历史评分计算项目间相似性,然后依据项目相似性选取当前活跃用户评价过的k个相似项目记为邻近项目集合,并计算目标项目与其邻近项目的评分偏差,最后以项目间相似性为权重,计算当前活跃用户对目标项目的评分预测值.该算法使用邻近项目进行计算,降低数据的稀疏性,同时减少了计算量.使用标准MovieLens数据集对该算法的预测结果进行验证,结果表明:相对于原算法,该算法提高了预测的准确性,与其他协同过滤算法相比,推荐准确度也有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜茂康	重庆邮电大学经济管理学院	39	292	8.0	16.0
2	李韶华	重庆邮电大学经济管理学院	2	40	1.0	2.0
3	刘苗	重庆邮电大学经济管理学院	5	42	2.0	5.0
4	浦琴		1	40	1.0	1.0