计算机工程
計算機工程
계산궤공정
Computer Engineering
2015年
8期
18-22,31
,共6页
协同过滤%数据稀疏%用户相似性%Jaccard相似性系数%推荐算法
協同過濾%數據稀疏%用戶相似性%Jaccard相似性繫數%推薦算法
협동과려%수거희소%용호상사성%Jaccard상사성계수%추천산법
collaborative filtering%data sparsity%user similarity%Jaccard similarity coefficient%recommendation algorithm
传统协同过滤算法中的用户相似性度量方法基于用户之间共同评分项计算用户的相似度,用户-项目评分矩阵的数据稀疏问题会导致该相似度的计算不够准确.为此,提出一种新的用户相似性度量方法.该方法采用结合修正公式改进的Jaccard相似性系数计算用户之间的相似度,在计算过程中考虑用户之间共同评分项和所有评分项的关系,以及用户在共同评价项目上的评分差异对用户相似度的影响,从而获取更加精确的用户相似度矩阵.实验结果表明,与余弦相似性方法和修正的余弦相似性方法相比,该方法能提高预测准确度.
傳統協同過濾算法中的用戶相似性度量方法基于用戶之間共同評分項計算用戶的相似度,用戶-項目評分矩陣的數據稀疏問題會導緻該相似度的計算不夠準確.為此,提齣一種新的用戶相似性度量方法.該方法採用結閤脩正公式改進的Jaccard相似性繫數計算用戶之間的相似度,在計算過程中攷慮用戶之間共同評分項和所有評分項的關繫,以及用戶在共同評價項目上的評分差異對用戶相似度的影響,從而穫取更加精確的用戶相似度矩陣.實驗結果錶明,與餘絃相似性方法和脩正的餘絃相似性方法相比,該方法能提高預測準確度.
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