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题名基于改进相似度的协同过滤算法
被引量:2
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作者
高兴前
王晓峰
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机构
上海海事大学信息工程学院
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出处
《现代计算机》
2018年第17期31-36,共6页
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文摘
在个性化推荐算法中,相似度计算方法是决定推荐算法准确度的关键因素之一。在MovieLens数据集下,传统相似度的计算没有考虑用户共同评分项目、用户评分时间及用户平均评分的影响,以至于在数据稀疏的情况下不能很好地度量用户间的相似度,导致推荐结果不准确,因此,就以上问题,提出加入三个修正因子改进传统的相似度计算方法。在MovieLens数据集下,实验结果表明,改进后的协同过滤算法的平均绝对误差(MAE)比基于改进相似性度量的项目协同过滤推荐算法(ICF_IPSS)低7.4%,比基于加权多融合偏好与结构相似度的协同过滤算法(MCF)低6%,比协同过滤的相似度融合改进算法(ICF_SI)低1%,可见改进的算法在推荐准确性方面有显著的提高。
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关键词
协同过滤
推荐算法
Person相似度
共同评分项目
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Keywords
Collaborative Filtering
Recommendation Algorithm
Person Similarity
Common Scoring Project
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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