基于用户相似性的加权Slope One算法

刘林静; 楼文高; 冯国珍

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基于用户相似性的加权Slope One算法

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针对因Slope One算法没有考虑相似性,而导致个性化推荐准确率不高的问题,提出了一种基于用户相似性的加权Slope One算法(BUS weighted Slope One算法).通过先评定用户活跃度,筛选出活跃用户,然后依据项目间相似性对部分未评分项目进行预测填充,再利用用户间的相似性得到用户的最近邻居集合,将用户间的相似性作为预测评分权重,最后根据最近邻居集合对样本进行预测分析.通过三组实验研究结果表明,与其他传统方法相比,提出的方法同时提高了评分预测的准确性和计算效率.

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来源
《计算机应用研究》 |2016年第9期|2708-2711|共4页
作者
刘林静; 楼文高; 冯国珍;
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作者单位

上海理工大学光电信息与计算机工程学院;

上海200093;

上海理工大学光电信息与计算机工程学院;

上海200093;

上海商学院管理学院;

上海200235;

上海商学院管理学院;

上海200235;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
个性化推荐系统; Slope One; 相似性; 用户活跃度; 评分预测;

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