融合用户属性的协同过滤推荐算法在政府采购中的应用

• 作者: 张海宁 李宗博 李梁 陈佳瑜
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 协调过滤 基于用户 相似度 用户属性 政府采购
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 76-81
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2015.01.014

摘要

在政府采购领域,由于数据不包含采购单位对采购商品的评分,而且目前无法获取用户的行为数据,故在实施推荐时,传统的用户相似度计算方法存在不足.针对该问题,在Jac-card系数计算方法的基础上,考虑采购单位固有的属性信息,对传统的用户相似度计算方法进行了改进,并提出了一种融合用户自身属性的基于用户的协同过滤算法.实验结果表明:本算法在一定程度上提高了系统的推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李梁		15	242	7.0	15.0
2	李宗博		2	7	1.0	2.0
3	陈佳瑜		4	18	2.0	4.0
4	张海宁		1	7	1.0	1.0