社会化标签语义相似度的协同过滤算法

• 作者: 谌颃
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 协同过滤 推荐系统 社会化标签 语义相似度 预测性能
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.2016.01.0084

摘要

为解决传统的协同过滤算法不能准确理解用户的喜好，影响推荐准确率和推荐效果，提出基于社会化标签语义相似度的协同过滤算法。算法以标签语义相似度为基础，将项目资源和相关标签的语义信息纳入，显著提高了推荐系统的预测性能。研究结果表明：与以具体评分数据为基础的算法相比，该算法较好地解决了词相似度和句子相似度计算问题，推荐准确度和性能较以往的协同过滤算法有明显提高，改善了推荐效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谌颃	广东技术师范学院天河学院信息与传媒学院	29	34	4.0	4.0