基于贝叶斯网络的协同过滤推荐算法

• 作者: 曹向前 王平 田伟莉 聂世群 蒋凯
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 数据挖掘 相似度 协同过滤算法
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 64-66
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 2023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.151098

摘要

网络技术的快速发展产生了海量用户数据,为在海量数据中寻找与用户需求相符的数据,提出一种能快速得到较准确推荐结果的基于贝叶斯网络的协同过滤推荐算法.实验结果表明,与传统协同过滤推荐算法相比,该算法准确度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂世群	河南科技大学信息工程学院	12	32	3.0	5.0
2	田伟莉	河南科技大学信息工程学院	12	37	3.0	6.0
3	王平	河南科技大学软件学院	13	38	3.0	6.0
4	蒋凯	河南科技大学理学院	2	4	1.0	2.0
5	曹向前	河南科技大学软件学院	1	4	1.0	1.0