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基于粗糙集规则提取的协同过滤推荐算法
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
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
个性化推荐
协同过滤
粗糙集
规则提取
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.
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篇名
基于粗糙集规则提取的协同过滤推荐算法
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
研究方向
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
五维指标
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
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信学报
主办单位:
中国通信学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-436X
CN:
11-2102/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
邮发代号:
2-676
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
6235
总下载数(次)
17
总被引数(次)
85479
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