基于改进联合相似度计算的图书推荐算法

• 作者: 李月 王槐彬 陈丽
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 相似度计算 联合相似度计算 改进算法 F1衡量指标
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 5306字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.03.016

摘要

推荐系统可有效解决海量数据中的信息过载问题,为用户推荐感兴趣的信息.用户相似度计算是一种常用的推荐算法,但传统算法仅考虑用户-物品评分之间的相似性,忽略了用户固有特征对用户喜好的影响.考虑用户特征对推荐效果的影响,本文提出一种联合用户特征相似度及用户评分相似度计算的算法,采用F1衡量指标评价推荐效果的有效性.实验结果表明改进算法能有效提高推荐效果,取得更好的用户体验.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈丽	广东交通职业技术学院信息学院	23	59	4.0	6.0
2	王槐彬	广东交通职业技术学院信息学院	14	21	2.0	4.0
3	李月	广东交通职业技术学院信息学院	22	17	2.0	3.0