基于FP_Growth和Slope_one的图书推荐

• 作者: 彭伟 彭琳 王政 郜鲁涛 齐伟恒
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 FP_Growth slope_one 图书推荐
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 83-87,93
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5250字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.09.018

摘要

电子商务的大环境下,人们在电商平台中很难有效地选择出感兴趣的书籍,推荐系统能够解决这一问题.然而将传统的协同过滤算法应用到图书推荐中,存在着数据稀疏、推荐准确率低等问题.针对这些问题,在传统协同过滤算法的基础上,文中提出了一种基于FP_Growth和slope_one的协同过滤算法.首先对数据集中默认评分为0的记录进行重新评分,然后采用基于FP_Growth的矩阵填充算法对数据集进行填充,最后对协同过滤算法中的slope_one预测评分策略进行改进.将该算法应用到Book-Crossing图书数据集中,实验结果表明,改进后的算法推荐效果提升明显.该算法不仅解决了用户对书籍的选择问题,而且能够帮助电商最大程度地提升销售额.