一种改进的协同过滤推荐算法

• 作者: 冯钧 刘艺 张立霞 徐欢 陈志飞 魏童童
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: LDA 协同过滤 聚类 相似度计算 时间因子
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1-4,12
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4288字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.01.001

摘要

推荐系统在电子商务中应用广泛,协同过滤是推荐系统中应用最为成功的推荐技术之一.随着电子商务系统数据不断增加,用户-项目评分矩阵稀疏性问题日趋明显,成为推荐系统的瓶颈.本文提出基于LDA的协同过滤改进算法,提升稀疏评分矩阵下的推荐质量.首先,根据用户与项目评分矩阵,建立LDA模型,得到用户-项目概率矩阵,作为协同过滤的原始数据;然后根据属性对项目聚类,对用户-项目概率矩阵进行裁剪;最后,考虑上下文信息,在传统协同过滤相似度计算基础上,通过引入时间因子函数改进相似度计算公式.在Movie Lens数据集上的实验结果表明,本文提出模型的MAE指标优于传统协同过滤算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯钧	河海大学计算机与信息学院	73	385	12.0	16.0
2	魏童童	河海大学计算机与信息学院	3	16	2.0	3.0
3	刘艺	河海大学计算机与信息学院	3	11	1.0	3.0
4	陈志飞	河海大学计算机与信息学院	5	42	2.0	5.0
5	徐欢	河海大学计算机与信息学院	6	11	1.0	3.0
6	张立霞	河海大学计算机与信息学院	6	22	3.0	4.0