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一种改进项目多属性类别划分的推荐算法

Recommendation algorithm for improving project multi-attribute classification
邱宁佳
薛丽娇
贺金彪
王鹏
杨华民
长春理工大学 计算机科学技术学院, 吉林 长春 130022

摘要

针对传统度量相似性方法中忽略项目多属性类别差异的问题,提出一种改进项目多属性类别划分的推荐算法。首先构建项目—用户隶属矩阵挖掘用户间的隶属关系,并创建相似邻居FP-Tree以提取最近邻居集;然后分析用户间共同项目相似性和项目多属性类别划分的差异性,通过权重因子将共同项目和多属性类别融合,构建CNB度量模型度量邻居相似程度;最后对所得相似用户进行降序排列,获取更加精准的相似用户,完成推荐工作。结合医药数据集验证该算法的有效性,结果表明其时间复杂度、推荐准确性和平均精度均值均有较好的提升。

基金项目

吉林省科技发展计划技术攻关项目(20190302118GX):吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20190600KJ)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0199
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2932-2936
文章编号: 1001-3695(2020)10-010-2932-05

发布历史

[2020-10-05] 印刷出版

引用本文

邱宁佳, 薛丽娇, 贺金彪, 等. 一种改进项目多属性类别划分的推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 2932-2936. (Qiu Ningjia, Xue Lijiao, He Jinbiao, et al. Recommendation algorithm for improving project multi-attribute classification [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 2932-2936. )

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。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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