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优化的协作过滤推荐算法
引用本文:董祥和,齐莉丽,董荣和.优化的协作过滤推荐算法[J].计算机工程与应用,2009,45(8):229-232.
作者姓名:董祥和  齐莉丽  董荣和
作者单位:1.天津工程师范学院 商贸管理系,天津 300222 2.华为西安研究所,西安 710075
基金项目:人力资源和社会保障部科技项目 
摘    要:基于用户的协作过滤推荐技术中存在的稀疏问题和冷开始问题,影响推荐系统的性能,使协作过滤的效果得不到充分的发挥,提出了一种优化的协作过滤推荐算法,对用户-项目评价矩阵进行降维预处理,对原始评价矩阵降低了噪音,有效地解决了稀疏问题,验证了使用相关相似度的度量标准所得到的算法要比余弦相似度算法的推荐质量要高,验证了采用中心加权求和的方法能很好地弥补协作过滤算法在冷开始中的新项目问题上的不足,可以提高推荐系统的推荐质量与推荐精度。

关 键 词:个性化推荐  协作过滤  相似度  中心加权  推荐系统  
收稿时间:2008-9-22
修稿时间:2008-12-11  

Optimization algorithm based on collaborative filtering
DONG Xiang-he,QI Li-li,DONG Rong-he.Optimization algorithm based on collaborative filtering[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(8):229-232.
Authors:DONG Xiang-he  QI Li-li  DONG Rong-he
Affiliation:1.Department of Business and Trade Management,Tianjin University of Technology and Education,Tianjin 300222,China 2.Huawei Research Institute,Xi’an 710075,China
Abstract:Collaborative filtering algorithm suffers from sparsity and cold-start problems which affect the performance of recom-mendation system badly,which can not take advantage of the collaborative filtering.A new collaborative filtering optimization algo-rithm is introduced.The measurement of correlation-based similarity has higher quality of recommendation than that of cosine-based similarity.Deviation from mean remedies the disadvantage of new-item in cold-start problem,increases the quality and pre-cision of r...
Keywords:personalized recommendation  collaborative filtering  similarity  deviation of mean  recommendation system
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