CAJ | 학술논문

协同过滤是推荐系统中广泛使用的最成功的推荐技术,但是随着系统中用户数目和商品数目的不断增加,整个商品空间上的用户评分数据极端稀疏,传统协同过滤算法的最近邻搜寻方式存在很大不足,导致推荐质量急剧下降.针对这一问题,本文提出了一种基于项类偏好的协同过滤推荐算法.首先为目标用户找出一组项类偏好一致的候选邻居,候选邻居与目标用户兴趣相近,共同评分较多,在候选邻居中搜寻最近邻,可以排除共同评分较少用户的干扰,从整体上提高最近邻搜寻的准确性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.
협동과려시추천계통중엄범사용적최성공적추천기술,단시수착계통중용호수목화상품수목적불단증가,정개상품공간상적용호평분수거겁단희소,전통협동과려산법적최근린수심방식존재흔대불족,도치추천질량급극하강.침대저일문제,본문제출료일충기우항류편호적협동과려추천산법.수선위목표용호조출일조항류편호일치적후선린거,후선린거여목표용호흥취상근,공동평분교다,재후선린거중수심최근린,가이배제공동평분교소용호적간우,종정체상제고최근린수심적준학성.실험결과표명,해산법능유효제고추천질량.