自适应人工免疫网络在协同过滤推荐中的应用

被引：1

作者：

张建林

付春娟

于淑花

机构：

[1] 首都师范大学信息工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2010年 / 31卷 / 05期

关键词：

协同过滤; 自适应人工免疫网络; 推荐系统; 稀疏性; 可扩展性;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2010.05.029

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

为解决协同过滤技术中存在的稀疏性、可扩展性问题,提出了一种基于自适应人工免疫网络的协同过滤算法。该算法将协同过滤推荐技术与自适应人工免疫网络相结合,利用人工免疫网络自身的克隆变异机制产生隐式评价来降低数据稀疏性,利用克隆抑制、网络抑制机制减少数据维度来提高可扩展性。实验结果表明,该算法提高了推荐精度,具有一定的实际意义。

引用

页码：1042 / 1044+1107 +1107

页数：4

共 9 条

[1]

A Recommender System based on Idiotypic Artificial Immune Networks.[J].Steve Cayzer;Uwe Aickelin.Journal of Mathematical Modelling and Algorithms.2005, 2

[2]

推荐系统的协同过滤算法与应用研究.[D].郭艳红.大连理工大学.2008, 05

[3]

人工免疫系统.[M].莫宏伟; 左兴权; 编著.科学出版社.2009,

[4] 基于隐式评分的推荐系统研究 [J].