基于改进项目相关性度量的协同过滤推荐算法

• 作者: 杨要科
• 来源期刊: 电脑与电信
• 学科: 工学
• 关键词: 项目相关性度量 时间相关 协同过滤 推荐算法
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 23-27
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4307字
• 语种: 中文

摘要

在计算用户相似度时, 传统的协同过滤推荐算法往往只考虑单一的用户评分矩阵, 而忽视了项目之间的相关性对推荐精度的影响.对此, 本文提出了一种优化的协同过滤推荐模型, 在用户最近邻计算时引入项目相关性度量方法, 以便使得最近邻用户的选择更准确;此外, 在预测评分环节考虑到用户兴趣随时间衰减变化, 提出了使用衰减函数来提升评价的时间效应的影响.实验结果表明, 本文提出的算法在预测准确率和分类准确率方面均优于基于传统相似性度量的项目协同过滤算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨要科	中原工学院计算机学院	20	44	3.0	6.0