基于领域特征值的协同过滤个性化推荐方法

• 作者: 方超 暴建民 薛四猛
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 领域特征值 协同过滤 用户偏好模型 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 88-91
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2984字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.11.019

摘要

知识发现领域中,个性化推荐技术因其应用广泛受到了业界的广泛关注和高度重视.但由于用户隐私保护方面的限制,现有的推荐系统不能直接挖掘用户的个人信息,因此只能采用表征用户爱好的特征值来间接地挖掘用户信息.针对此类问题,提出了一种新的推荐方法.该方法可自动提取相应领域的特征值,并基于领域关键词过滤冗余的领域特征值,从而据此构建用户偏好模型,并与协同过滤算法绑定,生成最终的推荐结果.为验证所提出推荐方法的有效性和可行性,基于实时数据集与其他已有的推荐方法进行了对比实验,并基于对比实验结果进行了相关的分析研究.对比验证实验结果及其分析表明,该推荐方法能够有效地提取领域特征值,其推荐的精准度也有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	暴建民	南京邮电大学物联网学院	5	9	2.0	2.0
2	方超	南京邮电大学物联网学院	1	3	1.0	1.0
3	薛四猛	南京邮电大学物联网学院	1	3	1.0	1.0