融入项目相关性的加权Slope One算法研究

• 作者: 冯勇 徐红艳 王嵘冰 郭浩
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 项目相关性 加权SlopeOne 协同过滤推荐 数据稀疏
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 1691-1700
• 页数: 10页
• 分类号: TP302.1
• 字数: 7498字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1709070

摘要

在基于项目的协同过滤推荐算法中,Slope One算法的应用较为广泛.但该算法在对项目相似度计算过程中没有考虑项目类型因素的影响,导致类型不相关的项目参与到相似度计算中而影响推荐效果,而且该算法在数据稀疏的情况下预测准确度不高.针对上述不足,考虑使用项目相关性来考量项目间的关系,提出了融入项目相关性的加权Slope One算法,该算法从项目自身的所属类型和项目的评分数据两方面来综合计算项目间的相似度关系,并在此基础上增加了项目筛选策略,达到了稳定评分差、获取局部较为密集的项目评分矩阵的目的.最后将所提算法应用在MovieLens数据集上与其他相近算法进行对比实验,实验结果显示所提算法在明显提高推荐准确度的同时也有效缓解了数据稀疏问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐红艳	辽宁大学信息学院	40	299	9.0	16.0
2	冯勇	辽宁大学信息学院	39	274	8.0	15.0
3	王嵘冰	辽宁大学信息学院	31	165	5.0	12.0
4	郭浩	辽宁大学信息学院	2	9	2.0	2.0