基于用户特征和相似置信度的协同过滤算法

• 作者: 吕霞 赵文涛
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 数据稀疏 冷启动 用户特征 置信度 协同过滤
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 95-98,102
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.08.019

摘要

针对推荐系统中协同过滤算法存在的用户冷启动和数据稀疏性的问题,提出一种基于用户特征的相似度和基于置信度的相似度相融合的计算方法.该算法对用户的特征进行计算得到一个相似度,再考虑到能正常反映用户之间的相似兴趣而进行计算得到一个和置信度有关的相似度,将两个相似度的权重按“相加为1”的方式进行融合得到最终的相似度.实验结果表明,这一方法在数据较为稀疏、用户邻居数较少的情况下与传统的协同过滤算法相比有较好的推荐效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵文涛	河南理工大学计算机科学与技术学院	32	158	7.0	11.0
2	吕霞	河南理工大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0