计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2005年
21期
7-9,33
,共4页
个性化%推荐系统%协同过滤%领域知识%平均绝对误差
箇性化%推薦繫統%協同過濾%領域知識%平均絕對誤差
개성화%추천계통%협동과려%영역지식%평균절대오차
提出了利用领域知识进行相似度计算的协同过滤算法,使用户在评分的共同项目很少或为零的情况下也能找到最近邻进行协同推荐.实验结果表明,该算法解决了传统协同过滤算法中相似性度量方法"过严"的问题,在过滤初期显著地提高了推荐质量.
提齣瞭利用領域知識進行相似度計算的協同過濾算法,使用戶在評分的共同項目很少或為零的情況下也能找到最近鄰進行協同推薦.實驗結果錶明,該算法解決瞭傳統協同過濾算法中相似性度量方法"過嚴"的問題,在過濾初期顯著地提高瞭推薦質量.
제출료이용영역지식진행상사도계산적협동과려산법,사용호재평분적공동항목흔소혹위령적정황하야능조도최근린진행협동추천.실험결과표명,해산법해결료전통협동과려산법중상사성도량방법"과엄"적문제,재과려초기현저지제고료추천질량.
