一种改进的均方差协同过滤算法

• 作者: 邱天 陈光 饶钰
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 协同过滤 MSD算法
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4652字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.04.002

摘要

由于传统基于均方差的协同过滤算法(MSD)计算相似性时仅考虑评分向量间均方差值,导致其推荐性能不理想,针对这个问题,提出融合评分向量间余弦值和均方差值的改进均方差协同过滤算法(Improved MSD,IMSD).通过在2个Movielens数据集上进行实验表明,IMSD算法较MSD算法的推荐准确度有所提高.更为重要的是,将IMSD算法进行推广应用,也能够取得较好的效果.本文将其应用于改进另外2种算法,即JAC MSD和AC MSD算法,并提出了2种相应的JAC IMSD和AC IMSD算法,发现算法的推荐准确度都有所提高.在所研究的几种算法中,AC IMSD算法推荐准确度最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	饶钰	南昌航空大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0
2	陈光	南昌航空大学信息工程学院	2	1	1.0	1.0
3	邱天	南昌航空大学信息工程学院	4	1	1.0	1.0