摘要
提出一种新的基于双因素方差分析的推荐算法DFAR。该方法基于成熟的统计学模型,简单易理解,具有很好的鲁棒性。实验结果证明,该算法相比传统的项目协作过滤算法取得了更好的推荐效果,并大大节省了算法所需要的空间。
This paper presented a recommendation algorithm, named DFAR, which was based on double-factorial analysis of variance. DFAR had well studied statistical properties, easy-intelligibility and good robusticity. Experiments show that this algorithm can achieve better prediction accuracy than traditional item-based CF algorithm. Furthermore,it can dramatically save the storage space.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第3期698-701,共4页
Application Research of Computers
基金
国家自然科学基金资助项目(60673062)
华南理工大学自然科学青年基金资助项目
华南理工大学学生研究计划资助项目
关键词
推荐系统
双因素方差分析
协作过滤
recommendation system
double-factorial analysis of variance
collaborative filtering