张博
- 作品数：2 被引量：20H指数：1
- 供职机构：南京工业大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Jaccard相似度和位置行为的协同过滤推荐算法被引量：20
- 2016年
- 协同过滤是现今推荐系统中应用最为成功且最广泛的推荐方法之一,其中概率矩阵分解算法作为一类重要的协同过滤方式,能够通过学习低维的近似矩阵进行推荐。然而,传统的协同过滤推荐算法在推荐过程中只利用用户-项目评分信息,忽略了用户(项目)间的潜在影响力,影响了推荐精度。针对上述问题,首先利用Jaccard相似度对用户(项目)做预处理,而后通过用户(项目)间的位置信息挖掘出其间的潜在影响力,成功找到最近邻居集合;最后将该邻居集合融合到基于概率矩阵分解的协同过滤推荐算法中。实验证明该算法较传统的协同过滤推荐算法能够更有效地预测用户的实际评分,提高了推荐效果。
- 李斌张博刘学军章玮
- 关键词：协同过滤
- 基于重叠度和双重属性的协同过滤推荐算法
- 2016年
- 协同过滤是现行推荐系统中应用最广泛也是最成功的推荐技术之一,然而传统的协同过滤推荐算法存在着邻居选取片面性和推荐精度低的问题。针对上述问题,提出了一种基于重叠度和双重属性的协同过滤推荐算法。首先基于相似度和重叠度的共同计算结果选取推荐对象集;然后提出了双重属性的概念,分别计算推荐用户的信任度和目标项目的受欢迎度;最后兼顾两个群体,根据用户和项目两方面的评分信息完成对目标用户的推荐。实验结果证明该算法较传统的协同过滤推荐算法在邻居选取和推荐质量方面均有显著的提高。
- 张博刘学军李斌
- 关键词：协同过滤推荐系统
