基于粗糙集规则提取的协同过滤推荐算法

• 作者: 任永功 张云鹏 张志鹏
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 协同过滤 粗糙集 规则提取
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 76-83
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000?436x.2020028

摘要

基于现实推荐系统数据集非常稀疏,导致传统的协同过滤算法往往无法提供高质量推荐的问题,提出了一种基于粗糙集规则提取的协同过滤算法.首先利用用户/物品属性和用户?物品评分矩阵构建决策表,然后通过决策表约简算法得到每一条规则的核值,最后根据核值表的核值决策规则,完成所有决策规则的约简,从而实现对未评分的用户进行预测评分.实验结果表明,所提方法可以有效地缓解稀疏数据对协同过滤带来的负面影响,提高推荐结果的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任永功	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	74	975	12.0	30.0
2	张志鹏	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	6	5	2.0	2.0
3	张云鹏	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	2	8	1.0	2.0