基于满意区间的协同过滤推荐算法

• 作者: 吴毅涛 朱珂 潘涛涛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 推荐系统 协同过滤 个性化 评分尺度 满意度 相似度
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2282-2286
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.08.009

摘要

针对传统协同过滤算法中用户的个性化评价标准导致评分值不能合理地表达用户对项目的偏好程度问题,提出满意区间的概念,并设计了一种协同过滤推荐算法.该算法首先根据用户各评分值的使用概率建立其与满意区间的映射关系,然后利用满意区间的期望与标准差计算用户间的相似度,最后计算用户对项目的满意度并根据该满意度预测评分值.实验结果表明,该算法能有效地解决用户的个性化评价标准问题,提高推荐准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱珂		21	129	4.0	11.0
2	吴毅涛		4	87	3.0	4.0
3	潘涛涛		2	26	2.0	2.0