共 6 条
- [5] E-Commerce Recommendation Applications[J] . J. Ben Schafer,Joseph A. Konstan,John Riedl.Data mining and knowledge discovery . 2001 (1-2)
- [6] 个性化推荐算法设计 .2 赵亮,胡乃静,张守志. 计算机研究与发展 . 2002
基于领域最近邻的协同过滤推荐算法
被引：91
作者：
李聪
[1
]
梁昌勇
[1
]
马丽
[2
]
机构：
[1] 合肥工业大学管理学院
[2] 西华师范大学商学院
来源：
基金：
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词：
协同过滤;
推荐算法;
领域最近邻;
用户相似性;
平均绝对误差;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP311.13 [];
学科分类号：
1201 ;
摘要：
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.针对上述问题,提出了基于领域最近邻的协同过滤推荐算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,将并集中的非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于前一类用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于后一类用户则提出"领域最近邻"方法对并集中的未评分项进行评分预测,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.
引用
收藏
页码：1532 / 1538
页数：7
相关论文