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基于用户的协作过滤信息推荐模型研究
引用本文:纪良浩,王国胤.基于用户的协作过滤信息推荐模型研究[J].计算机工程与设计,2008,29(8):2047-2051.
作者姓名:纪良浩  王国胤
作者单位:重庆邮电大学,计算机科学与技术研究所,重庆,400065
基金项目:国家自然科学基金 , 教育部跨世纪优秀人才培养计划 , 重庆市自然科学基金 , 重庆邮电大学校科研和教改项目
摘    要:当网络成为人们获取信息的主要途径时,"信息过量"与"信息饥饿"的矛盾却日益凸现,因此,提供个性化服务显得尤为必要.提出了一种基于用户的协作过滤信息推荐模型,实验结果表明,该模型能够有效地改善传统协作过滤推荐技术所面临的扩展性和数据高维稀疏性问题,同时信息推荐质量较传统推荐算法还有明显提高.

关 键 词:协作过滤  信息推荐  模型  稀疏  扩展
文章编号:1000-7024(2008)08-2047-05
修稿时间:2007年5月20日

Study on recommendation model of collaborative filtering based on user
JI Liang-hao,WANG Guo-yin.Study on recommendation model of collaborative filtering based on user[J].Computer Engineering and Design,2008,29(8):2047-2051.
Authors:JI Liang-hao  WANG Guo-yin
Affiliation:JI Liang-hao,WANG Guo-yin(Institute of Computer Science , Technology,Chongqing University of Posts , Telecommunications,Chongqing 400065,China)
Abstract:Nowadays,web has become the main ways to gain information.However,information overload and information lack has become a big problem to be studied.To provide the personalized service for the people appears especially essential.A recommendation model of collaborative filtering based on user is proposed.The results of experiment show that the model improve the two problems that traditional collaborative filtering faced efficiently.Simultaneously the quality of information recommendation also has the distinct ...
Keywords:collaborative filtering  information recommend  model  sparsity  extension  
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