基于增加相似度系数的加权二部图推荐算法

• 作者: 施力力 李镇东 罗琦
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 加权二部图 单调饱和 准确性
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 259-264
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6250字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.7.047

摘要

基于二部图的推荐算法是个性化推荐领域的一个研究热点,其中,如何科学地利用用户的评分资源,在评分数据不全的情况下对目标用户进行准确高效的推荐是研究难点,也因此受到众多学者的关注.因此,提出了一种以单调饱和函数为权,利用目标用户和其他项目共同评分个数相对用户总数均值的正切值作为传统相似度系数的推荐算法;同时,对调整系数后的相似度进行降序排列,利用前K个最近邻居集对目标用户进行推荐.实验结果表明,改进后的算法提高了推荐的准确性,降低了复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗琦	南京信息工程大学信息与控制学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心	32	192	9.0	12.0
2	李镇东	南京信息工程大学信息与控制学院江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心	1	6	1.0	1.0
3	施力力	南京信息工程大学信息与控制学院江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心	1	6	1.0	1.0