一种基于Dice-Euclidean相似度计算的协同过滤算法

• 作者: 张辉 王立印 陈勇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 协同过滤 个性化信息推荐 相似度计算 平均绝对偏差 数据稀疏性 修正余弦相似度
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2891-2895
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.10.003

摘要

针对协同过滤算法中项目(用户)之间的相似度计算出现的部分项目的相似度无法计算、对稀疏数据效果较差等问题,提出了一种计算项目之间相似度的新算法——Dice-Euclidean相似度算法.该算法综合考虑两个项目的共同评分数占总评分数的比例、项目评分向量夹角和项目评分向量距离三个因素来衡量向量的相似度.在MovieLens数据集上进行的实验表明,Dice-Euclidean算法相比cosine、pearson、adjusted cosine、CF_P_D算法,MAE值降低了10.2％、21.9％、6.3％、4.0％,从而得出Dice-Euclidean算法使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张辉	北京航空航天大学计算机学院国家科技资源共享服务工程技术研究中心	54	329	10.0	16.0
2	陈勇	北京航空航天大学计算机学院国家科技资源共享服务工程技术研究中心	13	178	8.0	13.0
3	王立印	北京航空航天大学计算机学院国家科技资源共享服务工程技术研究中心	1	14	1.0	1.0