计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
34期
129-131
,共3页
协同过滤%群体兴趣偏好度%平均绝对偏差
協同過濾%群體興趣偏好度%平均絕對偏差
협동과려%군체흥취편호도%평균절대편차
推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于群体兴趣偏好度的协同过滤推荐算法,根据群体兴趣偏好度来预测用户对未评分项目的评分,在此基础上再采用传统的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明.该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量.
推薦繫統是電子商務繫統中最重要的技術之一,用戶相似性度量方法是影響推薦算法準確率高低的關鍵因素.針對用戶評分數據極耑稀疏情況下傳統相似性度量方法的不足,提齣瞭一種基于群體興趣偏好度的協同過濾推薦算法,根據群體興趣偏好度來預測用戶對未評分項目的評分,在此基礎上再採用傳統的相似性度量方法計算目標用戶的最近鄰居.實驗結果錶明.該算法可以有效解決用戶評分數據極耑稀疏情況下傳統相似性度量方法存在的問題,顯著提高推薦繫統的推薦質量.
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