基于项目属性和BP神经网络的协同过滤推荐

• 作者: 应玉龙 陈丹儿
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 稀疏性 特征属性 BP神经网络 用户偏好模型
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.03.018

摘要

针对协同过滤推荐中存在的数据稀疏性问题,文中提出了一种基于项目特征属性和BP神经网络相结合的协同过滤推荐算法,并通过Movielens数据集验证了该模型的有效性.此方法首先将用户评分数据映射为用户对项目特征属性的偏好,然后使用BP神经网络训练得到目标用户的特征属性偏好模型并对新项目的评分进行预测,从而降低用户项目评分矩阵的数据稀疏性,最后使用协同过滤推荐算法,形成最近邻并生成推荐建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	应玉龙		15	64	4.0	7.0
2	陈丹儿		14	53	4.0	6.0