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题名基于过滤冗余信息相似性的电影推荐算法
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作者
艾均
孙阳
苏湛
方元江
谢正彬
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《软件工程》
2024年第10期12-17,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61802349)。
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文摘
现有的基于内容相似性的推荐算法在处理文本内容时,往往忽略了词序和上下文信息的重要性,并且计算复杂度较高。因此,文章提出了一种基于过滤冗余信息相似性的启发式方法,并成功地将该方法应用于电影推荐领域,实现了更精准的推荐效果。与其他算法对比,该算法在预测1部电影时的准确率提升了0.07百分点~0.24百分点,在预测3部电影时的准确率提升了0.05百分点~0.30百分点。以该算法的召回率作为基准(设为100%),在预测1部电影时,其他算法的召回率仅为该算法的2.38%~70.24%;在预测3部电影时,其他算法的召回率仅为该算法的3.78%~84.87%。以上结果证明了该算法的有效性和可行性。
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关键词
推荐系统
内容相似性
过滤冗余信息
LZ77算法
哈夫曼编码
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Keywords
recommendation system
content similarity
filtering redundant information
LZ77 algorithm
Huffman coding
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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