分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-12-05 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】针对 Slope One 算法未考虑项目相似性、项目属性和对目标用户已有评分同等考虑进而导致推荐 准确度降低的问题进行改进。【方法】提出一种基于改进的项目相似性度量、改进的项目属性相似性度量和用户 评分概率函数的多权值的Slope One协同过滤算法, 在项目相似性度量方面将共同评价的两个项目的用户数量和 Pearson 相关系数相融合, 在项目属性相似性度量方面将修正的拉普拉斯平滑与 Jaccard 系数相结合, 同时利用用 户评分概率函数对用户已有评分进行有效区分。【结果】实验结果表明, 本文方法相比于原 Slope One 算法, MAE 值下降了 5.4%, 能够获得更好的推荐准确度。【局限】只关注推荐系统中用户对项目产生的评分, 并没有关注用 户对项目给出的评论, 在一定程度上影响了推荐效果。【结论】本文方法更能适应评分数据稀疏性, 有效提高了 推荐系统的推荐质量。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-30 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】针对 Slope One 算法未考虑项目相似性、项目属性和对目标用户已有评分同等考虑进而导致推荐 准确度降低的问题进行改进。【方法】提出一种基于改进的项目相似性度量、改进的项目属性相似性度量和用户 评分概率函数的多权值的Slope One协同过滤算法, 在项目相似性度量方面将共同评价的两个项目的用户数量和 Pearson 相关系数相融合, 在项目属性相似性度量方面将修正的拉普拉斯平滑与 Jaccard 系数相结合, 同时利用用 户评分概率函数对用户已有评分进行有效区分。【结果】实验结果表明, 本文方法相比于原 Slope One 算法, MAE 值下降了 5.4%, 能够获得更好的推荐准确度。【局限】只关注推荐系统中用户对项目产生的评分, 并没有关注用 户对项目给出的评论, 在一定程度上影响了推荐效果。【结论】本文方法更能适应评分数据稀疏性, 有效提高了 推荐系统的推荐质量。
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