一种基于用户的协同过滤推荐算法

• 作者: 张双庆
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 协同过滤 数据稀疏 推荐效率 推荐精度
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.3

摘要

文章首先介绍现存的基于用户的协同过滤推荐算法,分析算法存在的问题。然后在此基础上提出一种新的算法,新算法考察不同用户对相同物品评分的差值,以此度量用户与用户的相似度。由于新算法只关心不同用户对相同物品评分,因此既解决了数据稀疏导致的算法准确度下降问题,同时,又提升了算法效率。最后,利用MoiveLens数据集中的测试数据集对新算法和老算法进行对比,从不同的维度比较新老算法的优劣势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张双庆		2	7	1.0	2.0