基于用户相似度的协同过滤算法改进

• 作者: 王威 郑骏
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐技术 相似度 协同过滤 MAE
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 60-66
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3826字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2016.03.007

摘要

协同过滤技术作为目前最常见的个性化推荐技术之一,被广泛认可和应用.作为基于内容的算法执行方式,协同过滤在准确性上具有相当的优势.该算法的核心问题是相似度的计算.本论文介绍了传统协同过滤算法,并对原有的相似度公式进行了优化,使得相似度计算更具有准确性.实验表明,文中提出的优化方法在推荐精度上有显著提高,降低了平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑骏	华东师范大学计算中心	30	372	8.0	19.0
2	王威	华东师范大学计算中心	1	22	1.0	1.0