面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤算法

被引:50
作者
王茜 [1 ]
杨莉云 [1 ]
杨德礼 [2 ]
机构
[1] 中山大学管理学院
[2] 大连理工大学系统工程研究所
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助; 广东省自然科学基金;
关键词
用户偏好; 协同过滤; 属性值评分分布; 相似性;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
080201 [机械制造及其自动化];
摘要
针对传统协同过滤算法存在的不足,本文充分考虑用户对项目相关属性特征的偏好,将用户对项目的评价转化为用户对项目属性偏好的评分分布;在此基础上,对传统的协同过滤算法的相似性度量方法进行改进,并采用修正的用户偏好数学期望预测模型,提出一种面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法可有效解决传统过滤算法存在的问题,推荐精度显著提高,使推荐服务更好地满足用户的偏好需求.
引用
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页数:8
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