计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2010年
6期
1523-1526
,共4页
协同过滤%推荐系统%朴素贝叶斯方法%互信息%平均绝对误差
協同過濾%推薦繫統%樸素貝葉斯方法%互信息%平均絕對誤差
협동과려%추천계통%박소패협사방법%호신식%평균절대오차
随着电子商务系统用户和商品数目的不断增加,导致整个项目空间上的用户评分数据极端稀疏,严重影响推荐系统的推荐质量.针对这一问题,提出了一种基于朴素贝叶斯方法的协同过滤推荐算法,采用改进的加权朴素贝叶斯方法对没有评分的数据进行预测.通过对未评分数据进行预测,缓解了数据稀疏性,提高了最近邻居项目搜索的准确度.实验结果表明,该算法在一定程度上提高系统的推荐质量.
隨著電子商務繫統用戶和商品數目的不斷增加,導緻整箇項目空間上的用戶評分數據極耑稀疏,嚴重影響推薦繫統的推薦質量.針對這一問題,提齣瞭一種基于樸素貝葉斯方法的協同過濾推薦算法,採用改進的加權樸素貝葉斯方法對沒有評分的數據進行預測.通過對未評分數據進行預測,緩解瞭數據稀疏性,提高瞭最近鄰居項目搜索的準確度.實驗結果錶明,該算法在一定程度上提高繫統的推薦質量.
수착전자상무계통용호화상품수목적불단증가,도치정개항목공간상적용호평분수거겁단희소,엄중영향추천계통적추천질량.침대저일문제,제출료일충기우박소패협사방법적협동과려추천산법,채용개진적가권박소패협사방법대몰유평분적수거진행예측.통과대미평분수거진행예측,완해료수거희소성,제고료최근린거항목수색적준학도.실험결과표명,해산법재일정정도상제고계통적추천질량.
