| 一种改进的Top-N协同过滤推荐算法 |
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| 引用本文： | 肖文强,姚世军,吴善明.一种改进的Top-N协同过滤推荐算法[J].计算机应用研究,2018,35(1). |
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| 作者姓名： | 肖文强 姚世军 吴善明 |
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| 作者单位： | 解放军信息工程大学 理学院,解放军信息工程大学 理学院,解放军信息工程大学 理学院 |
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| 摘 要： | 摘 要: 针对传统的相似度计算方法仅依靠用户评分信息矩阵来计算物品或用户相似度，物品相似度的计算考虑了所有用户的历史反馈信息等问题，提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先，以所有物品的度的平均值作为阈值，在用户相似度计算公式中引入用户共同评分权重以及流行物品权重。其次，在物品相似度计算公式中引入物品时间差因素和用户共同评分权重。最后，将兴趣相似的用户聚成一类，在类内应用推荐算法分别为用户进行推荐。实验结果表明，相比于传统的协同过滤推荐算法，新算法得到的推荐结果在召回率上提高了2.1%。该算法可在一定程度上提高推荐算法的精度以及推荐质量。
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| 关 键 词： | 关键词: 协同过滤推荐算法 用户评分信息 相似度 聚类算法 召回率 |
| 收稿时间： | 2016/9/2 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/11/22 0:00:00 |
An Improved Top-N Collaborative Filtering Recommendation Algorithm |
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| XIAO Wenqiang,YAO Shijun and WU Shanming.An Improved Top-N Collaborative Filtering Recommendation Algorithm[J].Application Research of Computers,2018,35(1). |
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| Authors: | XIAO Wenqiang YAO Shijun and WU Shanming |
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| Affiliation: | College of Science,The PLA Information Engineering University,Zhengzhou Henan,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Keywords: Collaborative filtering Historical feedback information Similarity Clustering algorithm Recall |
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