基于项目之间相似性的兴趣点推荐方法

被引:13
作者
邹永贵 [1 ]
望靖 [1 ]
刘兆宏 [1 ]
夏英 [1 ,2 ]
机构
[1] 重庆邮电大学空间信息系统研究所
[2] 重庆市地理空间信息工程技术研究中心
关键词
兴趣点; 推荐系统; 协同过滤; 相似性; 项目兴趣度;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.3 [检索机];
学科分类号
081203 ; 0835 ;
摘要
针对评分数据稀疏的情况下传统相似性计算的不足,提出了一种基于项目之间相似性的协同过滤算法。该算法结合用户对项目的评分和项目之间的兴趣度进行项目之间的相似性计算,在一定程度上减小了评分数据稀疏的负面影响。实验结果表明,该算法在评分数据稀疏的情况下,能使推荐系统的推荐质量明显提高。
引用
收藏
页码:116 / 118+126 +126
页数:4
相关论文
共 4 条
[1]   基于邻居决策的协同过滤推荐算法 [J].
李春 ;
朱珍民 ;
高晓芳 ;
陈援非 .
计算机工程, 2010, 36 (13) :34-36+39
[2]   基于项目评分预测的协同过滤推荐算法 [J].
邓爱林 ;
朱扬勇 ;
施伯乐 .
软件学报, 2003, (09) :1621-1628
[3]  
模糊数学方法及其应用[M]. 华中理工大学出版社 , 谢季坚,刘承平[编著], 2000
[4]  
Employing User Attribute and Item Attribute to Enhance the Collaborative Filtering Recommendation[J] . SongJie Gong.Journal of Software . 2009 (8)