改进型协同过滤的图书推荐算法

• 作者: 周国栋 唐宁 孙媛媛 李云云 王维 高伊腾
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 用户分组 用户相似度
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TG4
• 字数: 4130字
• 语种: 中文

摘要

针对用户从海量图书中选择喜欢图书较难的问题,提出一种基于图书属性分组的改进协同过滤算法.该算法首先根据用户喜欢的图书类型去选择相似用户,缩小数据集,再根据基于用户的协同过滤算法寻找最近邻居集合,然后根据项目推荐值的方法向用户推荐感兴趣的图书序列.实验结果表明:在同一数据量下,该算法在推荐数据量以及覆盖率方面均优于同类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙媛媛	咸阳师范学院计算机学院	23	48	4.0	6.0
2	王维	咸阳师范学院计算机学院	38	45	3.0	4.0
3	高伊腾	咸阳师范学院计算机学院	3	0	0.0	0.0
4	周国栋	咸阳师范学院计算机学院	2	0	0.0	0.0
5	李云云	咸阳师范学院计算机学院	2	0	0.0	0.0
6	唐宁	咸阳师范学院计算机学院	2	0	0.0	0.0