基于加权相似度显隐式反馈的协同过滤算法

• 作者: 关业欢 刘宏 张时斌 韩亚波
• 来源期刊: 价值工程
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤算法 相似度 时间权值 相关度因子 显隐式反馈
• 年，卷（期）: 2019,（13）
• 所属期刊栏目: 价值应用
• 页码范围: 167-169
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 2157字
• 语种: 中文

摘要

针对传统的协同过滤算法没有考虑到不同用户之间相似度的差异以及用户对项目的评分时间等因素的影响,提出了一种基于加权相似度显隐式反馈的协同过滤算法:先获取用户的显式和隐式反馈评分信息以及用户-项目的评分时间信息.再对评分信息进行基于时间的加权处理,并对传统的相似度计算方法进行修改,引入相关度因子.最终根据预测公式获得用户的推荐结果.实验仿真表明算法在平均绝对误差和精确率两个指标上有了一定的提高,并在一定程度上提高了推荐算法的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏	江西理工大学电气工程与自动化学院	30	151	7.0	11.0
2	关业欢	江西理工大学电气工程与自动化学院	4	11	1.0	3.0
3	张时斌	江西理工大学电气工程与自动化学院	2	11	1.0	2.0
4	韩亚波	江西理工大学电气工程与自动化学院	2	11	1.0	2.0