计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
6期
264-268
,共5页
协同过滤%推荐算法%相似度%冷启动
協同過濾%推薦算法%相似度%冷啟動
협동과려%추천산법%상사도%랭계동
Collaborative filtering%Recommendation algorithm%Similarity%Cold start
协同过滤算法是电子商务和信息系统中非常重要的一门技术.其中用户相似度度量方法的科学性至关重要.为了获得更好的精度,采用用户间共同评分数目来动态调节原相似度,以更准确地反映用户间相似度的真实性.在此基础上,根据社会网络中FTL模型(follow the leader)的思想,对新用户或找不到最近邻的用户采用基于专家信任度的预测算法代替传统相似度来预测用户的评分,弥补了传统算法的不足.实验表明,算法提高了预测评分的准确性和推荐质量,并缓解了新用户的冷启动问题.
協同過濾算法是電子商務和信息繫統中非常重要的一門技術.其中用戶相似度度量方法的科學性至關重要.為瞭穫得更好的精度,採用用戶間共同評分數目來動態調節原相似度,以更準確地反映用戶間相似度的真實性.在此基礎上,根據社會網絡中FTL模型(follow the leader)的思想,對新用戶或找不到最近鄰的用戶採用基于專傢信任度的預測算法代替傳統相似度來預測用戶的評分,瀰補瞭傳統算法的不足.實驗錶明,算法提高瞭預測評分的準確性和推薦質量,併緩解瞭新用戶的冷啟動問題.
협동과려산법시전자상무화신식계통중비상중요적일문기술.기중용호상사도도량방법적과학성지관중요.위료획득경호적정도,채용용호간공동평분수목래동태조절원상사도,이경준학지반영용호간상사도적진실성.재차기출상,근거사회망락중FTL모형(follow the leader)적사상,대신용호혹조불도최근린적용호채용기우전가신임도적예측산법대체전통상사도래예측용호적평분,미보료전통산법적불족.실험표명,산법제고료예측평분적준학성화추천질량,병완해료신용호적랭계동문제.
