一种改进相似度计算方法的协同过滤推荐算法

• 作者: 祝奇伟 陈家琪
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 推荐 相似度 组合
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 13-16
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3036字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.03.004

摘要

由于新用户和新项目的不断加入,传统的协同过滤推荐算法存在冷启动问题.针对该问题,提出了一种改进相似度计算方法的协同过滤推荐算法.首先根据项目的属性特征,计算项目的属性相似性,然后根据项目的用户评分,计算项目的得分相似性,按一定的权重比例将两种相似性组合起来作为最终的项目相似性.最后,根据项目相似性计算目标项目的邻居项目集,根据邻居项目集预测目标项目的用户评分.实验结果表明,新算法能提高推荐精度,并能在一定程度上解决冷启动问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈家琪	上海理工大学计算机科学与工程系	84	771	15.0	24.0
2	祝奇伟	上海理工大学计算机科学与工程系	1	11	1.0	1.0