一种改进项目多属性类别划分的推荐算法

• 作者: 杨华民 王鹏 薛丽娇 贺金彪 邱宁佳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 隶属矩阵 FP-Tree 多属性类别 CNB模型
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2932-2936
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0199

摘要

针对传统度量相似性方法中忽略项目多属性类别差异的问题,提出一种改进项目多属性类别划分的推荐算法.首先构建项目—用户隶属矩阵挖掘用户间的隶属关系,并创建相似邻居FP-Tree以提取最近邻居集;然后分析用户间共同项目相似性和项目多属性类别划分的差异性,通过权重因子将共同项目和多属性类别融合,构建CNB度量模型度量邻居相似程度;最后对所得相似用户进行降序排列,获取更加精准的相似用户,完成推荐工作.结合医药数据集验证该算法的有效性,结果表明其时间复杂度、推荐准确性和平均精度均值均有较好的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏		77	372	10.0	16.0
2	杨华民		93	612	13.0	20.0
3	邱宁佳		24	66	5.0	6.0
4	薛丽娇		2	0	0.0	0.0
5	贺金彪		3	0	0.0	0.0