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基于用户评分和共同评分项的协同过滤算法研究

Research on collaborative filtering algorithm based on user score and common score
张宏
王慧
浙江理工大学 经济管理学院, 杭州 310018

摘要

针对协同过滤算法存在的问题进行改进,以提高评分预测和推荐结果的准确性。传统的相似度度量方法只考虑用户评分,过于简单,在皮尔森相似度的基础上引入用户评分时间和商品流行度对用户评分进行加权处理,并与基于共同评分项规模的相似度计算进行加权组合,使得计算结果更加准确,也更符合现实意义。实验结果表明,新算法评分预测的平均绝对误差明显低于皮尔森相似度,将MAE降低了10%以上,并提高了推荐的召回率和覆盖率。该算法只在电影评分数据集上进行实验验证有一定的局限,但能够提高协同过滤算法的准确性,具有一定的现实意义。

基金项目

国家社会科学基金资助项目(15BSH107)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0696
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 77-80
文章编号: 1001-3695(2019)01-017-0077-04

发布历史

[2019-01-05] 印刷出版

引用本文

张宏, 王慧. 基于用户评分和共同评分项的协同过滤算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (1): 77-80. (Zhang Hong, Wang Hui. Research on collaborative filtering algorithm based on user score and common score [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (1): 77-80. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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