Slope One推荐算法改进

• 作者: 黄义纯
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: SLOPE ONE 权重 相似度 平均差 评分矩阵
• 年，卷（期）: xdjsjzxk_2017,（12）
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41

摘要

相对于传统的协同过滤推荐算法，Slope One算法以其简单、高效而广泛使用。原生Slope One推荐算法是基于各个项目之间的平均偏差预测用户评分，最终以多个预测评分的均值作为用户的最终预测评分。而带权重Slope One是在原生Slope One算法的基础上，以项目共同评价的用户个数作为权重，在一定程度上提高算法的推荐精度。但该算法并未考虑项目之间的相似度，为了进一步提高算法的推荐精度，提出一种改进的Slope One算法，该算法同时考虑了用户共同评分个数以及项目之间相似度，并以两者的乘积为权重。其中项目之间相似度分别采用余弦相似度、修正余弦相似度和皮尔逊相似度进行求解。使用标准Movie Lens中的数据集对3种改进算法预测结果分别进行验证，结果表明：相对于原始Slope One算法和带权重的Slope One算法，改进算法提高预测的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄义纯	四川大学计算机学院	4	7	2.0	2.0