基于可信相似度的协同过滤算法

江南; 罗军

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基于可信相似度的协同过滤算法

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传统协同过滤算法在计算相似度的时候,未考虑数据稀疏性以及项目类型相似程度,从而影响推荐质量.为了提高推荐精度,提出一种基于可信相似度的协同过滤算法.首先计算项目类型的相似程度与共同评分用户数和所有评分用户数之间的比例,然后根据类型相似程度和共同评分项的比例进行有机结合,计算相似可信度,形成合理的项目可信相似度.实验结果表明,该算法能够有效的提高推荐质量.

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来源
《计算机时代》 |2015年第4期|23-26|共4页
作者
江南; 罗军;
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作者单位

重庆大学计算机学院;

重庆400044;

重庆大学计算机学院;

重庆400044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
推荐系统; 协同过滤; 相似度; 可信度;

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