一种基于稀疏分段的协同过滤推荐算法

• 作者: 刘浩翰 惠康华 计瑜 贺怀清
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 稀疏分段 支持向量回归 基于项目的推荐 协同过滤 数据稀疏性 小样本
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 测控与自动化技术
• 页码范围: 90-94
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.1-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.09.021

摘要

针对数据强稀疏性严重制约协同过滤算法推荐准确性的问题,提出基于稀疏分段的改进方法.首先利用基于迭代预测的支持向量回归在解决小样本高维数据中的优势,对稀疏的U-I矩阵中相对弱稀疏的密集数据部分预测缺失评分,然后使用基于项目的插补协同过滤方法预测剩余数据的缺失评分.在多个公开数据集中的实验表明,该方法适用于强稀疏数据集的推荐,与基于项目协同过滤比较可取得较好的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺怀清	中国民航大学计算机科学与技术学院	36	162	7.0	11.0
2	惠康华	中国民航大学计算机科学与技术学院	15	59	4.0	7.0
3	刘浩翰	中国民航大学计算机科学与技术学院	16	33	3.0	5.0
4	计瑜	中国民航大学计算机科学与技术学院	3	4	1.0	2.0