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摘要:
协同过滤推荐系统是广泛应用的推荐技术之一,但是其面临着推荐精度低和托攻击问题.为了提高传统协同过滤推荐系统的推荐精度和抗攻击能力,提出了一种基于用户项目属性偏好的鲁棒协同过滤推荐算法.该算法在用户相似性计算过程中引入用户项目属性偏好相似性,并通过动态加权因子与传统的用户评分相似性进行组合,获得用户的综合相似性,在用户共同评分项匮乏的情况下也可以根据相同的项目属性偏好度量用户相似性,缓解评分数据稀疏性.在预测评分阶段,根据用户项目属性偏好类型条件过滤最近邻集合中的攻击概貌,消除攻击概貌对评分预测的不良影响,提高系统的抗攻击能力.实验结果表明,该算法可以有效提高推荐系统的推荐精度和抗攻击能力.
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文献信息
篇名 基于用户项目属性偏好的协同过滤推荐算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 用户项目属性偏好 用户综合相似性 托攻击 协同过滤 推荐系统
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 安全与防范
研究方向 页码范围 152-156,160
页数 6页 分类号 TP311
字数 5288字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.04.032
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作者信息
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1 吕成戍 东北财经大学管理科学与工程学院 24 112 6.0 10.0
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用户项目属性偏好
用户综合相似性
托攻击
协同过滤
推荐系统
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计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
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