计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
Computer Engineering and Science
2015年
10期
1977-1982
,共6页
协同过滤%云模型%数字特征%欧几里德相似度%标准化
協同過濾%雲模型%數字特徵%歐幾裏德相似度%標準化
협동과려%운모형%수자특정%구궤리덕상사도%표준화
collaborative filtering%digital features of cloud model%Euclidean distance similarity%normalization
传统的基于余弦相似度度量的云模型协同过滤推荐算法未考虑特征向量的长度和维度,忽略了三个重要数字特征云期望、熵和超熵的关系,如各数字特征具有不同的性质和权重,导致特征丢失、区分度过小的问题.针对这些问题,提出了一种采用标准化的多维欧几里德相似度计算方法,通过将三个数字特征映射为三维空间的点,计算经指数函数标准化的欧几里德相似度,生成更合理的用户k近邻集,最终产生推荐.实验结果表明,该相似度计算方法能够为云特征向量提供更显著的区分度,并在一定程度上提高了推荐质量.
傳統的基于餘絃相似度度量的雲模型協同過濾推薦算法未攷慮特徵嚮量的長度和維度,忽略瞭三箇重要數字特徵雲期望、熵和超熵的關繫,如各數字特徵具有不同的性質和權重,導緻特徵丟失、區分度過小的問題.針對這些問題,提齣瞭一種採用標準化的多維歐幾裏德相似度計算方法,通過將三箇數字特徵映射為三維空間的點,計算經指數函數標準化的歐幾裏德相似度,生成更閤理的用戶k近鄰集,最終產生推薦.實驗結果錶明,該相似度計算方法能夠為雲特徵嚮量提供更顯著的區分度,併在一定程度上提高瞭推薦質量.
전통적기우여현상사도도량적운모형협동과려추천산법미고필특정향량적장도화유도,홀략료삼개중요수자특정운기망、적화초적적관계,여각수자특정구유불동적성질화권중,도치특정주실、구분도과소적문제.침대저사문제,제출료일충채용표준화적다유구궤리덕상사도계산방법,통과장삼개수자특정영사위삼유공간적점,계산경지수함수표준화적구궤리덕상사도,생성경합리적용호k근린집,최종산생추천.실험결과표명,해상사도계산방법능구위운특정향량제공경현저적구분도,병재일정정도상제고료추천질량.
