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基于项目之间相似性的兴趣点推荐方法*
引用本文:邹永贵,望靖,刘兆宏,夏英.基于项目之间相似性的兴趣点推荐方法*[J].计算机应用研究,2012,29(1):116-118.
作者姓名:邹永贵  望靖  刘兆宏  夏英
作者单位:1. 重庆邮电大学空间信息系统研究所,重庆,400065
2. 重庆邮电大学空间信息系统研究所,重庆400065;重庆市地理空间信息工程技术研究中心,重庆401121
基金项目:重庆市科委科技项目(CSTC 2009CB2015);中韩国际合作项目(C2010-02)
摘    要:针对评分数据稀疏的情况下传统相似性计算的不足,提出了一种基于项目之间相似性的协同过滤算法。该算法结合用户对项目的评分和项目之间的兴趣度进行项目之间的相似性计算,在一定程度上减小了评分数据稀疏的负面影响。实验结果表明,该算法在评分数据稀疏的情况下,能使推荐系统的推荐质量明显提高。

关 键 词:兴趣点  推荐系统  协同过滤  相似性  项目兴趣度

Point of interest recommendation method based on similarity between items
ZOU Yong-gui,WANG Jing,LIU Zhao-hong,XIA Ying.Point of interest recommendation method based on similarity between items[J].Application Research of Computers,2012,29(1):116-118.
Authors:ZOU Yong-gui  WANG Jing  LIU Zhao-hong  XIA Ying
Affiliation:1,2(1.Research Center of Spatial Information System,Chongqing University of Posts & Telecommunications,Chongqing 400065,China;2.Research Center of Chongqing Geospatial Information Engineering & Technology,Chongqing 401121,China)
Abstract:To solve the problems of traditional similarity measure methods with user rating data sparsity,this paper proposed a novel collaborative filtering algorithm based on item similarity,which combined user rating data with interest degree of items to calculate similarity between two items,so that it could overcome the effect of sparsity of user rating data.The experimental results show that the proposed algorithm can obviously enhance the quality of recommendation system in the case of sparsity of user rating data.
Keywords:point of interest(POI)  recommendation system  collaborative filtering  similarity  item interest degree
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