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

来源：

系统工程学报 | 2010年 / 04期

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

页码：561 / 568

页数：8

共 5 条

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