《计算机应用研究》|Application Research of Computers

改进填补法和多权重相似度相结合的推荐算法

Recommendation algorithm based on filling method and multi-weight similarity

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作者 邹洋,吴和成,姜允志,赵应丁
机构 南京航空航天大学 经济与管理学院;广东技术师范大学 数学与系统科学学院;江西农业大学 软件学院
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摘要 针对目前传统推荐算法中存在的数据稀疏性问题,国内外许多研究学者都提出了相应的推荐算法。然而,在个性化推荐方面,其中大多数推荐算法并没有取得很好的推荐效果。因此,本文提出改进填补法和多权重相似度相结合的推荐算法,该算法首先采用改进填补法填充缺失值并对数据降维,接着分别计算社交网络用户信任度和改进的二部图用户关联度,最后采用多权重因子将这两者相似度进行结合。基于此,本文算法根据相似度高低获取邻居用户并对目标用户进行商品推荐。实验结果表明,在数据稀疏性以及个性化推荐情况下,本文算法的平均绝对误差(MAE)优于其他文献中的推荐方法。
关键词 推荐算法;二部图关联度;社交网络相似度;个性化推荐
基金项目 国家自然科学青年基金项目(61702118)
广东省教育厅青年创新人才项目(自然科学)(2016KQNCX089)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-12-030.html
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中图分类号 TP301.6
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