计算机工程
計算機工程
계산궤공정
Computer Engineering
2015年
10期
42-46,52
,共6页
协同过滤%多样性%项目类别%贡献函数%预测评分%列表内相似度指标
協同過濾%多樣性%項目類彆%貢獻函數%預測評分%列錶內相似度指標
협동과려%다양성%항목유별%공헌함수%예측평분%렬표내상사도지표
collaborative filtering%diversity%item category%contribution function%prediction score%Intra-list Similarity (ILS) index
推荐系统的多样性正日益成为评价推荐质量的重要指标.为提高传统协同过滤推荐算法的个体多样性,在基于项目的协同过滤推荐算法的基础上,加入项目的类别属性信息,定义项目类别贡献函数以改进预测评分公式,提高与目标项目类别不完全相同的项目得分,实现最优项目推荐.实验结果表明,在保证一定推荐精确度的前提下,改进算法增强了推荐系统的个体多样性,具有更高的推荐质量.
推薦繫統的多樣性正日益成為評價推薦質量的重要指標.為提高傳統協同過濾推薦算法的箇體多樣性,在基于項目的協同過濾推薦算法的基礎上,加入項目的類彆屬性信息,定義項目類彆貢獻函數以改進預測評分公式,提高與目標項目類彆不完全相同的項目得分,實現最優項目推薦.實驗結果錶明,在保證一定推薦精確度的前提下,改進算法增彊瞭推薦繫統的箇體多樣性,具有更高的推薦質量.
추천계통적다양성정일익성위평개추천질량적중요지표.위제고전통협동과려추천산법적개체다양성,재기우항목적협동과려추천산법적기출상,가입항목적유별속성신식,정의항목유별공헌함수이개진예측평분공식,제고여목표항목유별불완전상동적항목득분,실현최우항목추천.실험결과표명,재보증일정추천정학도적전제하,개진산법증강료추천계통적개체다양성,구유경고적추천질량.
