基于改进Slope One的大数据智能化推荐研究

• 作者: 徐永华 雷东升
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 信任机制 皮尔森相关系数 属性特征 相似度
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 460-464
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.01.096

摘要

传统推荐方法忽略了对大数据项目相似度的预测,导致推荐偏差较大.为此以Slope One为基础算法,提出新的大数据智能化推荐方法.基于使用者评分的Slope One算法,通过赋予各项目权值,优化Slope One算法.分别构建信任机制与皮尔森相关系数的Slope One优化算法,利用蚁群聚类算法,划分使用者属性特征类别.结合项目使用者属性相似度与使用者相似度的预测评分,得到使用者综合相似度,构建预测评分模型,对比预设评分阈值后,完成大数据智能化推荐.针对Epinions与Film Trust两个数据集,从均方根误差等角度,量化评估方法性能.实验结果表明,所提方法的推荐误差较小,具有较为理想的推荐效果.