基于邻居模型的协同过滤算法的应用研究

黄太波; 汪毓铎

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基于邻居模型的协同过滤算法的应用研究

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协同过滤算法通过对目标用户的行为数据进行分析和建模,预测其可能感兴趣的项目并进行推荐,从而缓解信息过载问题.对不同特征的MovieLens数据集分别进行了基于用户和基于项目邻居模型的协同过滤推荐算法的性能对比实验.实验结果表明,基于用户的邻居模型适用于用户数远远小于项目数的推荐系统,相反情况下基于项目的邻居模型则具有更高的效率.对于实际系统中的推荐算法选择具有一定的参考价值.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2017年第4期|90-94|共5页
作者
黄太波; 汪毓铎;
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作者单位

北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101;

北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
信息过载; 推荐系统; 预测; 协同过滤;

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