基于噪声检测修正和神经网络的稀疏数据推荐算法

• 作者: 俞龙 张艳红
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤推荐系统 噪声数据集 稀疏数据集 噪声过滤 神经网络 受限玻尔兹曼机
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 274-281
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6144字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.08.047

摘要

协同过滤推荐算法对于含噪声稀疏数据集的推荐性能较弱,为此设计噪声检测修正和神经网络的稀疏数据top-k推荐算法.将用户和项目按评分分别分类为高分类、中等类和低分类,根据分类结果检测评分矩阵的奇异点,对奇异点做简单地修正处理.建立基于兴趣关系的受限玻尔兹曼机模型,将用户对项目的兴趣关系以及项目的次级信息作为条件受限玻尔兹曼机的输入,预测目标用户的top-k推荐列表.基于多个数据集的实验结果表明,该算法有效地提高稀疏数据的推荐性能,并且推荐列表的排序也较为准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞龙	华南农业大学电子工程学院	49	342	10.0	17.0
2	张艳红	广东技术师范大学天河学院计算机科学与工程学院	30	33	3.0	4.0