洛阳理工学院学报（自然科学版）
洛暘理工學院學報（自然科學版）
락양리공학원학보（자연과학판）
Journal of Luoyang Institute of Science and Technology（Natural Science Edition)
2015年
3期
57-60,70
,共5页
项目属性%协同过滤%推荐系统
項目屬性%協同過濾%推薦繫統
항목속성%협동과려%추천계통
协同过滤技术是推荐系统中运用成功、广泛采用的推荐算法,但其在计算项目相似性需要依靠用户的历史评分数据.基于此,本文提出了利用项目自身属性进行项目分类,然后在类内寻找最近邻居,最后产生推荐.实验结果表明,该算法提高了数据稀疏情况下的推荐质量,同时还提高了推荐系统的效率.
協同過濾技術是推薦繫統中運用成功、廣汎採用的推薦算法,但其在計算項目相似性需要依靠用戶的歷史評分數據.基于此,本文提齣瞭利用項目自身屬性進行項目分類,然後在類內尋找最近鄰居,最後產生推薦.實驗結果錶明,該算法提高瞭數據稀疏情況下的推薦質量,同時還提高瞭推薦繫統的效率.
협동과려기술시추천계통중운용성공、엄범채용적추천산법,단기재계산항목상사성수요의고용호적역사평분수거.기우차,본문제출료이용항목자신속성진행항목분류,연후재류내심조최근린거,최후산생추천.실험결과표명,해산법제고료수거희소정황하적추천질량,동시환제고료추천계통적효솔.
