基于多层次项目相似度的协同过滤推荐算法

• 作者: 刘建明 徐翔宇
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 启发式方法 多层次 项目相似度
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 262-265,291
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 5395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.10.049

摘要

针对传统的基于项目的协同过滤推荐算法中项目相似度的计算上存在的缺陷,提出一种基于多层次项目相似度的协同过滤推荐(MLCF)算法.利用多维度启发式方法分析用户行为记录,从共同用户集、用户活跃度、项目得分时效和项目得分4个方面综合分析项目之间的相似程度,并在此基础上,设计多层次项目相似度计算方法.实验结果表明,基于多层次项目相似度的推荐算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法具有较高的推荐准确率、召回率和较低的平均绝对误差值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建明	桂林电子科技大学计算机科学与工程学院	61	152	7.0	8.0
2	徐翔宇	桂林电子科技大学计算机科学与工程学院	3	9	1.0	3.0