提取关键字改进协同过滤算法的研究与应用

• 作者: 李吉祺 黄刚
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 协同过滤 稀疏矩阵 词频与逆文本频率指数 混合推荐
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 154-158
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5205字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.06.032

摘要

协同过滤算法在遇到数据稀疏性问题时,其相似度计算过程会受到很大的影响,导致推荐结果不准确,影响推荐系统用户体验.而影评网站的影评往往很好地概括了电影的特征,从影评网站的影评文字中可以使用关键字提取算法提取特征来进行电影间的相似性计算.TF-IDF是一种高效而常用的关键词提取技术,其通过特定文档中词的相对频率和整个文档语料库中该词的反比例进行比较,最终得出该篇文章的关键字.利用文本信息提取关键字,进而通过文章的关键字词进行文章的相似度计算,可以有效地改进评价矩阵稀疏的问题.通过爬取电影的评价文字来进行关键字提取,改进评分矩阵较稀疏的电影的相似度计算,可以弥补稀疏矩阵的缺陷.实验结果表明,该算法有效提高了准确率、召回率和覆盖率,证明了算法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄刚	南京邮电大学计算机学院	66	823	12.0	27.0
2	李吉祺	南京邮电大学计算机学院	1	1	1.0	1.0