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基于评分统计预测的协同过滤算法
1
作者
周延鹏
张兴明
《信息工程大学学报》
2016年第6期646-650,693,共6页
针对没有考虑用户和项目的相似性,推荐精度较低的问题,提出评分统计预测模型,定义用户和项目统计信息分别表示用户个人喜好和项目品质;根据统计信息,产生符合正态分布随机数来表示项目品质评分和个人喜好的评分;最后结合两个评分建立线...
针对没有考虑用户和项目的相似性,推荐精度较低的问题,提出评分统计预测模型,定义用户和项目统计信息分别表示用户个人喜好和项目品质;根据统计信息,产生符合正态分布随机数来表示项目品质评分和个人喜好的评分;最后结合两个评分建立线性回归预测模型进行评分预测,并据此设计了相关算法。实验结果表明,文章提出的算法推荐精度高于传统协同过滤算法。
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关键词
协同过滤
评分统计预测
用户
统计
信息
项目
统计
信息
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题名
基于评分统计预测的协同过滤算法
1
作者
周延鹏
张兴明
机构
天津滨海新区信息技术创新中心
国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《信息工程大学学报》
2016年第6期646-650,693,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572520)
文摘
针对没有考虑用户和项目的相似性,推荐精度较低的问题,提出评分统计预测模型,定义用户和项目统计信息分别表示用户个人喜好和项目品质;根据统计信息,产生符合正态分布随机数来表示项目品质评分和个人喜好的评分;最后结合两个评分建立线性回归预测模型进行评分预测,并据此设计了相关算法。实验结果表明,文章提出的算法推荐精度高于传统协同过滤算法。
关键词
协同过滤
评分统计预测
用户
统计
信息
项目
统计
信息
Keywords
collaborative filtering
statistical prediction of ratings
user statistical information
item statistical information
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于评分统计预测的协同过滤算法
周延鹏
张兴明
《信息工程大学学报》
2016
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