基于云模型的协同过滤推荐算法

• 作者: 万年红
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 云模型 相似性度量 约束函数 信任变化函数 协同过滤推荐
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 软件技术?算法
• 页码范围: 140-146
• 页数: 7页
• 字数: 8535字
• 语种: 中文

摘要

传统的协同过滤推荐算法面临严峻的数据稀疏性和推荐实时性困境，推荐质量明显不高。为提高推荐效果，首先对基于云模型的用户评分项和相似性度量方法展开研究。然后定义基于云模型的推荐系统信任约束，并改进主观信任云模型的约束函数、信任变化云模型的信任变化函数。最后提出一种基于云模型的协同过滤推荐算法。实验结果表明，相比传统算法，该算法在用户评分数据稀疏的状况下仍然可以取得良好的推荐效果，具有较高的实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万年红	浙江东方职业技术学院工程技术系	35	93	7.0	8.0