基于项目特征的协同过滤推荐算法
石慧霞
2016-08-26
发表期刊软件导刊
ISSN1672-7800
卷号15期号:08页码:33-36
摘要协同过滤算法是最常用、最经典的个性化推荐算法之一。在算法计算中相似度计算是影响算法质量的关键因素,该算法中相似度计算根据用户评分差值作为距离来衡量,忽略了项目自身特征属性对相似性计算的制约。因此提出一种基于项目特征的协同过滤推荐算法(IFCF),结合项目评分相似度,利用Logistic二分类算法思想将用户对项目的偏好分为喜爱与不喜爱两类,再利用贝叶斯概率原理将用户对各项目特征的喜爱程度差值作为相似度调整度,以达到提高项目相似性度量准确度的目的。实验结果表明,该算法能够有效提高推荐算法的精度。
关键词协同过滤 相似度 项目特征 贝叶斯原理
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语种中文
资助项目重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400434)
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/62479
专题国家开放大学重庆分部
作者单位重庆广播电视大学
第一作者单位国家开放大学重庆分部
第一作者的第一单位国家开放大学重庆分部
推荐引用方式
GB/T 7714
石慧霞. 基于项目特征的协同过滤推荐算法[J]. 软件导刊,2016,15(08):33-36.
APA 石慧霞.(2016).基于项目特征的协同过滤推荐算法.软件导刊,15(08),33-36.
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