一种面向协同过滤的快速最近邻居搜索方法

王永; 赵旭辉; 李晓光; 肖玲

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一种面向协同过滤的快速最近邻居搜索方法

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针对协同过滤模型中寻找邻居集耗时,且部分邻居信息未能有效用于预测计算的问题,提出了一种快速搜寻最近邻居的方法.该方法改变了评分矩阵中数据组织方式,通过构建项目的用户评分列表和用户的项目评分列表,以此来筛选出对预测评分值产生影响的用户或项目,进而得到目标用户或项目的邻居集.该方法排除了不必要的相似性计算,提高了运算效率;而且还有效保证了预测计算中的邻居利用率,提高了推荐质量.在Movielens100k与Movielens1M两个数据集上的实验结果表明,所提出算法在运行时间、MAE、RMSE、F1值四个指标上均有较大提升.因此该算法在推荐系统领域具有良好的应用价值.

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来源
《计算机工程与应用》 |2021年第17期|96-105|共10页
作者
王永; 赵旭辉; 李晓光; 肖玲;
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作者单位

重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆 400065;

重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆 400065;

重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆 400065;

重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆 400065;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
最近邻居搜索; 协同过滤; 推荐算法; 邻居利用率; 线上推荐;

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