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摘要:
相似度度量是基于邻居的协同过滤推荐算法中的关键步骤,对推荐结果的优劣有至关重要的影响.基于Bhattacharyya系数的相似度度量方法虽然解决了依赖于共同评分的问题,但忽略了评分值绝对数量对结果的影响.同时,当项目间相同评分值数量占比小时,基于Bhattacharyya系数的相似度度量方法存在计算准确性差的缺点.为此,引入Laplace校准法和权重赋值法对该相似度度量方法进行改进.改进后的方法不仅克服了原方法的不足,而且还充分利用所有评分信息,提升计算的准确性.数据实验结果表明,提出的相似度度量方法性能优于改进前的算法及传统的度量方法.
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文献信息
篇名 基于Bhattacharyya系数的改进相似度度量方法
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 相似度度量 Laplace校准法 权重法 Bhattacharyya系数
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 计算机与自动化
研究方向 页码范围 699-704
页数 6页 分类号 TP391
字数 4571字 语种 中文
DOI 10.3979/j.issn.1673-825X.2018.05.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杜茂康 重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室 39 292 8.0 16.0
2 王忠思 重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室 1 1 1.0 1.0
3 宋强 3 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
相似度度量
Laplace校准法
权重法
Bhattacharyya系数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
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19476
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