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基于组合相似度的优化协同过滤算法
引用本文:查九,李振博,徐桂琼. 基于组合相似度的优化协同过滤算法[J]. 计算机应用与软件, 2014, 0(12)
作者姓名:查九  李振博  徐桂琼
作者单位:上海大学管理学院 上海200444
基金项目:国家自然科学基金项目(11201290)。
摘    要:协同过滤算法是个性化推荐系统中应用最广泛的一种推荐技术。随着用户数量和项目数量的增加,数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。为此,将传统相似度指标修正余弦相似性、Pearson相似度,与结构相似度指标Jaccard系数、Salton系数、IUF系数进行组合,提出6种组合相似度。在Movie Lens上的实验表明,基于组合相似度的优化协同过滤算法在平均绝对偏差MAE、均方根误差RMSE、召回率、覆盖率和确率等性能上都有了较大提高,提高了推荐质量。

关 键 词:推荐系统  协同过滤  组合相似度

AN OPTIMISED COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHM BASED ON COMBINED SIMILARITY
Zha Jiu,Li Zhenbo,Xu Guiqiong. AN OPTIMISED COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHM BASED ON COMBINED SIMILARITY[J]. Computer Applications and Software, 2014, 0(12)
Authors:Zha Jiu  Li Zhenbo  Xu Guiqiong
Abstract:
Keywords:Recommendation system  Collaborative filtering  Combined similarity
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