| 一种改进相似性度量的协同过滤推荐算法 |
| |
| 引用本文： | 文俊浩,舒珊.一种改进相似性度量的协同过滤推荐算法[J].计算机科学,2014,41(5):68-71. |
| |
| 作者姓名： | 文俊浩 舒珊 |
| |
| 作者单位： | 重庆大学计算机学院 重庆400044;重庆大学计算机学院 重庆400044 |
| |
| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61075053),教育部高等学校博士学科点科研基金(20120191110028)资助 |
| |
| 摘 要： | 协同过滤算法是目前电子商务推荐系统中最重要的技术之一,其中相似性度量方法的效果直接决定了推荐系统的准确率。传统的相似性度量方法主要关注用户共同评分项之间的相似度,却忽视了用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系。用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系可以通过Tanimoto系数来计算,然而Tanimoto系数是基于二值模式下的运算,因此直接运用于推荐系统中的效果并不理想。基于上述问题提出了修正的Tanimoto系数,并将用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系融入到传统的相似性度量方法中。实验表明该算法在一定程度上提高了推荐的效率和准确度。
|
| 关 键 词： | 协同过滤推荐 相似性计算 Tanimoto系数 推荐算法 |
| 收稿时间： | 2013/9/17 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2013/11/21 0:00:00 |
Improved Collaborative Filtering Recommendation Algorithm of Similarity Measure |
| |
| WEN Jun-hao and SHU Shan.Improved Collaborative Filtering Recommendation Algorithm of Similarity Measure[J].Computer Science,2014,41(5):68-71. |
| |
| Authors: | WEN Jun-hao and SHU Shan |
| |
| Affiliation: | College of Computer Science,Chongqing University,Chongqing 400044,China;College of Computer Science,Chongqing University,Chongqing 400044,China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Collaborative filtering recommendation Similarity calculation Tanimoto coefficient Recommendation algorithm |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
|
点击此处可从《计算机科学》下载全文 |
