分步筛选邻居的协同过滤改进算法

• 作者: 朱毅萌 谢颖华
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 邻居筛选 用户特征 优先项目集 评分邻居优先
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 软件技术?算法
• 页码范围: 132-137
• 页数: 6页
• 字数: 5065字
• 语种: 中文

摘要

为了解决协同过滤算法用户邻居筛选的优化问题，提高推荐结果的准确性，提出了一种分步筛选邻居的协同过滤改进算法。该算法首先采用改进的 Pearson 系数法计算用户间的相似度，降序排列后，计算用户特征值，大于用户特征阈值的用户进入下一层筛选；然后选择对优先项目集有过评分的用户形成最终的邻居集；最后进行预测评分得到推荐。实验结果表明，该算法能够有效地获取用户最近邻居集，改善准确性，并且稳定性良好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢颖华	东华大学信息科学与技术学院	26	116	6.0	9.0
2	朱毅萌	东华大学信息科学与技术学院	1	4	1.0	1.0