计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2013年
9期
2602-2605
,共4页
协同过滤%条件概率%推荐系统%数据稀疏%分步填充
協同過濾%條件概率%推薦繫統%數據稀疏%分步填充
협동과려%조건개솔%추천계통%수거희소%분보전충
collaborative filtering%conditional probability%recommendation system%data sparsity%two-step filling
为解决传统协同过滤算法中用户评分数据稀疏性所带来的用户最近邻寻找不准确问题,提出了一种结合条件概率和传统协同过滤算法的非固定k近邻算法.该算法在基于分步填充评分矩阵的思想上,第一步只接受相似度和共同评分项目数量达到阈值的邻居用户作为目标用户邻居,然后计算并填充未评分项目,第二步使用第一阶段部分填充后的矩阵计算剩余未评分项目的评分.实验表明,该算法寻找的邻居用户更准确,能明显地缓解数据稀疏问题,提高评分预测准确性.
為解決傳統協同過濾算法中用戶評分數據稀疏性所帶來的用戶最近鄰尋找不準確問題,提齣瞭一種結閤條件概率和傳統協同過濾算法的非固定k近鄰算法.該算法在基于分步填充評分矩陣的思想上,第一步隻接受相似度和共同評分項目數量達到閾值的鄰居用戶作為目標用戶鄰居,然後計算併填充未評分項目,第二步使用第一階段部分填充後的矩陣計算剩餘未評分項目的評分.實驗錶明,該算法尋找的鄰居用戶更準確,能明顯地緩解數據稀疏問題,提高評分預測準確性.
위해결전통협동과려산법중용호평분수거희소성소대래적용호최근린심조불준학문제,제출료일충결합조건개솔화전통협동과려산법적비고정k근린산법.해산법재기우분보전충평분구진적사상상,제일보지접수상사도화공동평분항목수량체도역치적린거용호작위목표용호린거,연후계산병전충미평분항목,제이보사용제일계단부분전충후적구진계산잉여미평분항목적평분.실험표명,해산법심조적린거용호경준학,능명현지완해수거희소문제,제고평분예측준학성.
