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基于朴素贝叶斯降噪的协同过滤算法
基于朴素贝叶斯降噪的协同过滤算法
作者:
何明训
邓立国
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
朴素贝叶斯
降噪
协同过滤
个性化推荐
摘要:
协同过滤作为推荐系统中应用最为广泛的推荐算法,在如今信息时代的个性化推荐中占据了重要的地位.但是用来进行协同过滤推荐的初始评分数据集中,蕴含着大量的垃圾评分和无效信息.这些噪音数据始终影响着推荐结果的准确性.为了解决垃圾评分带来的推荐误差问题,提出用朴素贝叶斯算法来对数据集中的垃圾评分和无效信息进行数据降噪处理.朴素贝叶斯算法通过构建贝叶斯分类器的训练模型来计算待分类评论为垃圾评论的概率,和为正常评论的概率,并加以比较,来判断是否为垃圾评论.使用除去垃圾评论干扰的数据集进行基于项目的协同过滤推荐.实验结果证明这种方法能有效地满足不同用户、不同偏好的个性化推荐,同时具有更高的推荐精准度.
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文献信息
篇名
基于朴素贝叶斯降噪的协同过滤算法
来源期刊
沈阳师范大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
朴素贝叶斯
降噪
协同过滤
个性化推荐
年,卷(期)
2019,(1)
所属期刊栏目
统计学
研究方向
页码范围
43-48
页数
6页
分类号
TP391
字数
5298字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-5862.2019.01.009
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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1
邓立国
沈阳师范大学数学与系统科学学院
12
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何明训
沈阳师范大学数学与系统科学学院
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降噪
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
沈阳师范大学学报(自然科学版)
主办单位:
沈阳师范大学
出版周期:
季刊
ISSN:
1673-5862
CN:
21-1534/N
开本:
大16开
出版地:
沈阳市皇姑区黄河北大街253号
邮发代号:
8-103
创刊时间:
1983
语种:
chi
出版文献量(篇)
2465
总下载数(次)
4
总被引数(次)
12035
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