一种基于贝叶斯网络的个性化协同过滤推荐方法研究

• 作者: 付永平 邱玉辉
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 贝叶斯网络 推荐系统 语义
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 266-268
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3241字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.9.053

摘要

针对推荐系统不能有效进行个性化推荐问题,在协同过滤过程中引入语义校验,通过对基于用户的协同过滤推荐结果进行语义校验,剔除概率较低的推荐结果,选择概率较高的结果推荐给用户,从而实现个性化语义推荐.在构建贝叶斯语义校验网络时,增加用户“喜好”偏好字段,通过问卷调查及信息反馈,确定用户对物品的喜好偏好值,确保贝叶斯语义校验网络的科学性.实验结果表明,本方法能剔除用户喜好度较低的物品,提高用户的满意度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱玉辉	西南大学计算机与信息科学学院	82	1462	16.0	36.0
2	付永平	安康学院电子与信息工程学院	8	53	2.0	7.0