计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
36期
205-209
,共5页
李慧%胡云%李存华%王霞
李慧%鬍雲%李存華%王霞
리혜%호운%리존화%왕하
推荐系统%最近邻%用户相似性%维数简化
推薦繫統%最近鄰%用戶相似性%維數簡化
추천계통%최근린%용호상사성%유수간화
协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的最成功的推荐技术,但面临严峻的用户评分数据稀疏性和推荐实时性挑战.针对协同过滤中的数据稀疏问题,提出了一种基于最近邻的个性化推荐算法.通过维数简化技术对评分矩阵进行优化,降低数据稀疏性；采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居,产生推荐预测.实验结果表明,该算法有效地解决了数据稀疏,提高了推荐系统的推荐质量.
協同過濾是目前電子商務推薦繫統中廣汎應用的最成功的推薦技術,但麵臨嚴峻的用戶評分數據稀疏性和推薦實時性挑戰.針對協同過濾中的數據稀疏問題,提齣瞭一種基于最近鄰的箇性化推薦算法.通過維數簡化技術對評分矩陣進行優化,降低數據稀疏性；採用一種新穎的相似性度量方法計算目標用戶的最近鄰居,產生推薦預測.實驗結果錶明,該算法有效地解決瞭數據稀疏,提高瞭推薦繫統的推薦質量.
협동과려시목전전자상무추천계통중엄범응용적최성공적추천기술,단면림엄준적용호평분수거희소성화추천실시성도전.침대협동과려중적수거희소문제,제출료일충기우최근린적개성화추천산법.통과유수간화기술대평분구진진행우화,강저수거희소성；채용일충신영적상사성도량방법계산목표용호적최근린거,산생추천예측.실험결과표명,해산법유효지해결료수거희소,제고료추천계통적추천질량.
