结合评分比例因子及项目属性的协同过滤算法
Collaborative filtering algorithm combined with score scale factor and item attribute
江西理工大学 a. 信息工程学院; b. 应用科学学院, 江西 赣州 341000
摘要
针对传统的协同过滤算法存在用户评分矩阵稀疏及未考虑项目属性之间关系的问题,提出了结合评分比例因子及项目属性的协同过滤算法。首先利用评分矩阵得出项目之间的共同与非共同评分用户数量比矩阵,以此增加项目共同评分用户的影响度,减少用户—项目评分矩阵的稀疏性对项目相似度计算带来的误差;然后对项目属性量化得出其对项目相似度的影响权重,提高项目相似度计算的准确性,根据以上两点提出了一种结合评分比例因子及项目属性权重作为项目相似度权重的算法。实验结果表明,该算法在召回率和准确率上相比现有的方法分别提高了5.1%和4.7%,适用于电商类网站的个性化推荐。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61762046)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0627
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 680-683
文章编号: 1001-3695(2020)03-009-0680-04
发布历史
[2020-03-05] 印刷出版
引用本文
李淑芝, 李志军, 邓小鸿. 结合评分比例因子及项目属性的协同过滤算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 680-683. (Li Shuzhi, Li Zhijun, Deng Xiaohong. Collaborative filtering algorithm combined with score scale factor and item attribute [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 680-683. )
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
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