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基于多权值的SlopeOne协同过滤算法

2017-06-25分类号:TP391.3

【作者】覃幸新  王荣波  黄孝喜  谌志群  
【部门】杭州电子科技大学认知与智能计算研究所  
【摘要】【目的】针对Slope One算法未考虑项目相似性、项目属性和对目标用户已有评分同等考虑进而导致推荐准确度降低的问题进行改进。【方法】提出一种基于改进的项目相似性度量、改进的项目属性相似性度量和用户评分概率函数的多权值的Slope One协同过滤算法,在项目相似性度量方面将共同评价的两个项目的用户数量和Pearson相关系数相融合,在项目属性相似性度量方面将修正的拉普拉斯平滑与Jaccard系数相结合,同时利用用户评分概率函数对用户已有评分进行有效区分。【结果】实验结果表明,本文方法相比于原Slope O
【关键词】协同过滤  Slope  One  多权值  项目相似性  项目属性
【基金】国家自然科学基金青年基金项目“基于马尔科夫树与DRT的汉语句群自动划分算法研究”(项目编号:61202281);; 教育部人文社科规划青年基金“基于语义相关性的汉语组块切分模型研究”(项目编号:12YJCZH201)的研究成果之一
【所属期刊栏目】数据分析与知识发现
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