基于混合协同过滤的个性化推荐方法研究

• 作者: 周炎 孙传明 涂燕
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 956-962
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.19603/j.cnki.1000-1190.2020.06.007

摘要

针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题,提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合,并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分,并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度,以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明,该方法能够有效提高推荐精度,扩大推荐范围.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙传明		23	131	5.0	11.0
2	周炎		2	7	1.0	2.0
3	涂燕		1	0	0.0	0.0