融合正态分布函数相似度的协同过滤算法

• 作者: 仇国庆 赵婉滢 赵文铭 马俊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 相似度量 正态分布函数 协同过滤 邻近用户集合
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2920-2923
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.10.009

摘要

传统协同过滤推荐算法的相似度量方法仅考虑用户间共同评分,忽略了用户间潜在共同评分项等信息量对推荐结果的影响.针对上述问题,设计了一种正态分布函数相似度量模型,此模型考虑了用户间的共同评分、共同评分项目数以及用户的评分值,据此提出了融合正态分布函数相似度的协同过滤算法,该算法通过综合多种评分因素利用正态分布函数和修正的余弦相似度共同度量用户间的相似关系.实验结果表明,在两种数据集上与几种不同的推荐算法相比,该算法的相似度量方法提高了目标用户查找邻近用户集合的准确率,提高了系统的推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仇国庆	重庆邮电大学自动化学院	32	389	9.0	19.0
2	赵婉滢	重庆邮电大学自动化学院	2	6	1.0	2.0
3	马俊	重庆邮电大学自动化学院	2	6	1.0	2.0
4	赵文铭	重庆邮电大学自动化学院	2	10	2.0	2.0