改进的协同过滤推荐算法

• 作者: 张亮 赵娜
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 协同过滤 相似度 特征值 推荐系统 兴趣
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 页码范围: 147-150
• 页数: 4页
• 字数: 3099字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005224

摘要

传统的选修课系统存在结构性的不足和缺憾，为了避免高校学生盲目的选择选修课程，本文利用改进的协同过滤算法对高校学生进行个性化的选课推荐。本文首先介绍了两种推荐算法，并着重介绍基于协同过滤的推荐算法，并分析了两种算法的优缺点，最后针对协同过滤算法的数据稀疏性问题，提出了一种改进的协同过滤算法，即在协同过滤中加入基于内容的因素来解决这个问题。这种改进的协同过滤算法避免了传统协同过滤算法中存在的数据稀疏问题，以学生为本推荐适合学生的课程，满足学生学习的个性化要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亮	中国石油大学华东网络及教育技术中心	104	577	13.0	21.0