融合改进加权Slope One的协同过滤算法

• 作者: 张文元 杨观赐 王家华 王阳 谈国新
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 加权Slope One 项目相似度 协同过滤 矩阵填充 数据稀疏性
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 37-42
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,提出一种融合改进加权Slope One的协同过滤算法.该算法首先使用改进后的Slope One算法计算出的评分预测值,对初始的用户-评分矩阵进行有效填充,然后在新的评分矩阵上通过基于内存的协同过滤算法进行预测与推荐.经改进Slope One算法填充后的矩阵不仅大大降低了原始评分矩阵的稀疏性,同时也避免了回填数据过于单一的问题.在MovieLens-100k数据集上对文中算法进行仿真实验,结果表明,改进算法有效降低了MAE和RMSE,在提高推荐准确度的同时也缓解了数据稀疏性的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谈国新	华中师范大学国家文化产业研究中心	37	631	9.0	25.0
2	杨观赐	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	39	140	6.0	10.0
3	张文元	华中师范大学国家文化产业研究中心	9	49	3.0	7.0
4	王家华	华中师范大学国家文化产业研究中心	3	1	1.0	1.0
5	王阳		1	0	0.0	0.0