基于组合优化理论的协同过滤推荐算法

• 作者: 杨丽丽 袁浩浩
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 局部 组合优化理论 协同过滤 推荐算法 稀疏问题 评分精度
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 测控与自动化技术
• 页码范围: 139-142
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.01.031

摘要

针对传统推荐系统中的协同过滤推荐算法无法解决数据间的高度稀疏问题,采用余弦相似性度量运算的物品相似性误差较高,导致系统推荐质量降低,提出基于局部组合优化的协同过滤推荐算法,其改进了物品间相似性的运算,为了解决数据稀疏性问题,选择目标的近邻对象时利用局部优化方法选择推荐群,降低了预测的误差,确保误差值收敛到某固定值,并采用基于内容的方法调整协同过滤预测存在的异常预测结果.实验结果表明,所提算法抑制了数据稀疏性的不利影响,提高了协同过滤预测评分的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁浩浩		9	22	4.0	4.0
2	杨丽丽		7	7	2.0	2.0