基于项目流行度与用户行为的协同过滤推荐算法

• 作者: 谢人强 陈震
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 相似度计算 项目流行度 用户行为 MovieLens数据集
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3645字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2016.01.015

摘要

针对传统的基于用户的协同过滤算法在计算用户相似度时存在的问题,提出了一种改进的思路,即考虑项目的流行度和用户行为对相似度计算的影响.在此基础上设计了新的算法.通过MovieLens数据集测试表明,新的方法能够在一定程度上提高推荐系统的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢人强	福州外语外贸学院信息系	33	97	6.0	7.0
2	陈震	福州外语外贸学院信息系	11	9	2.0	2.0