计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2011年
10期
50-51,54
,共3页
协同过滤%相似度传递%数据稀疏%平均绝对误差
協同過濾%相似度傳遞%數據稀疏%平均絕對誤差
협동과려%상사도전체%수거희소%평균절대오차
协同过滤算法是个性化推荐系统中应用较广的算法之一.随着用户数量及项目数量的增加,数据的稀疏问题成为影响个性化推荐质量的重要因素.为此,提出一种基于相似度传递的协同过滤算法.该算法能使大于阈值的用户相似度在有限路径长度上传递,增加可用于计算推荐值的用户最近邻居的数量,减少数据稀疏问题的影响,提高推荐质量.
協同過濾算法是箇性化推薦繫統中應用較廣的算法之一.隨著用戶數量及項目數量的增加,數據的稀疏問題成為影響箇性化推薦質量的重要因素.為此,提齣一種基于相似度傳遞的協同過濾算法.該算法能使大于閾值的用戶相似度在有限路徑長度上傳遞,增加可用于計算推薦值的用戶最近鄰居的數量,減少數據稀疏問題的影響,提高推薦質量.
협동과려산법시개성화추천계통중응용교엄적산법지일.수착용호수량급항목수량적증가,수거적희소문제성위영향개성화추천질량적중요인소.위차,제출일충기우상사도전체적협동과려산법.해산법능사대우역치적용호상사도재유한로경장도상전체,증가가용우계산추천치적용호최근린거적수량,감소수거희소문제적영향,제고추천질량.
