Slope One推荐算法改进

• 作者: 黄义纯
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: Slopeone 权重 相似度 平均差 评分矩阵
• 年，卷（期）: 2017,（35）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 24-27,34
• 页数: 5页
• 字数: 3478字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2017.35.005

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MovieLens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