计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
10期
2854-2858
,共5页
史一帆%文益民%蔡国永%缪裕青
史一帆%文益民%蔡國永%繆裕青
사일범%문익민%채국영%무유청
社会关系%标签%协同过滤%旅游推荐
社會關繫%標籤%協同過濾%旅遊推薦
사회관계%표첨%협동과려%여유추천
social relation%tag%collaborative filtering%travel recommendation
针对基于用户社会关系的协同过滤推荐算法有时无法给出目标用户对目标物品的评分的情况,以及基于物品的协同过滤推荐算法中存在的用户对不同类型物品的评分可能不具有可比性的问题,提出了两个基于物品标签的协同过滤推荐算法.这两个算法在计算物品相似度时引入了物品的类型标签信息.在景点评分数据上的实验结果表明:相比基于用户社会关系的协同过滤推荐算法,基于用户社会关系和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率和覆盖率提升最高达10％和4％;相比基于物品的协同过滤推荐算法,基于物品和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率提升达15％.这说明景点类型标签信息的引入能使得景点的相似度计算更准确.
針對基于用戶社會關繫的協同過濾推薦算法有時無法給齣目標用戶對目標物品的評分的情況,以及基于物品的協同過濾推薦算法中存在的用戶對不同類型物品的評分可能不具有可比性的問題,提齣瞭兩箇基于物品標籤的協同過濾推薦算法.這兩箇算法在計算物品相似度時引入瞭物品的類型標籤信息.在景點評分數據上的實驗結果錶明:相比基于用戶社會關繫的協同過濾推薦算法,基于用戶社會關繫和物品標籤的協同過濾推薦算法的準確率和覆蓋率提升最高達10％和4％;相比基于物品的協同過濾推薦算法,基于物品和物品標籤的協同過濾推薦算法的準確率提升達15％.這說明景點類型標籤信息的引入能使得景點的相似度計算更準確.
침대기우용호사회관계적협동과려추천산법유시무법급출목표용호대목표물품적평분적정황,이급기우물품적협동과려추천산법중존재적용호대불동류형물품적평분가능불구유가비성적문제,제출료량개기우물품표첨적협동과려추천산법.저량개산법재계산물품상사도시인입료물품적류형표첨신식.재경점평분수거상적실험결과표명:상비기우용호사회관계적협동과려추천산법,기우용호사회관계화물품표첨적협동과려추천산법적준학솔화복개솔제승최고체10％화4％;상비기우물품적협동과려추천산법,기우물품화물품표첨적협동과려추천산법적준학솔제승체15％.저설명경점류형표첨신식적인입능사득경점적상사도계산경준학.
