基于改进MPLSH的协同过滤推荐算法

• 作者: 刘盛英杰 王旭宁超
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 多探寻 局部敏感哈希 项目相似度 推荐算法
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 74-77
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 4192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172174

摘要

针对基于项目的协同过滤推荐算法(Item-CF)在处理高维项目评分数据时出现计算效率急剧下降的不足,提出一种将改进的多探寻局部敏感哈希算法(MPLSH)和Item-CF相结合的推荐算法.改进的MPLSH通过将待搜索哈希桶的探寻方式由原始的哈希值差异导向替换为由距离远近导向,从而减少MPLSH需要探寻哈希桶的个数,缩小了Item-CF中相似项目集合的查找范围.并利用MPLSH本身具有的高效数据降维特性,提高Item-CF在高维项目评分数据中寻找相似项目集合的速度,从而有效改善Item-CF在处理高维项目评分数据时计算效率下降的问题.通过在MovieLens电影评分数据集上进行实验和算法比较,验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王旭宁超	中南民族大学计算机科学学院	1	1	1.0	1.0
2	刘盛英杰	华中师范大学计算机学院	4	19	3.0	4.0