基于评分可靠性的跨域个性化推荐方法

曲立平; 吴家喜

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在跨域推荐系统中,存在某些用户对所购买的物品进行随意评分的情况.由于对物品进行随意评分的用户的数量较少,当该物品的评分数量较多时随意评分对推荐效果的影响较小,但是当该物品的评分数量较少时,随意评分会对推荐效果产生较大的影响.针对这个问题,提出一种基于评分可靠性的跨域个性化推荐方法.该方法针对不同的评分可靠性,为用户设置不同的阈值.当将辅助城的数据向目标域迁移时,如果用户进行评分的某物品的评分数量低于该用户的阈值,则不将该用户对该物品的评分数据迁移到目标域,否则进行迁移,以此减少随意评分对推荐效果的影响.实验结果表明,整体上,与为所有用户设置统一的阈值和不为用户设置阈值的跨域推荐相比,所提方法具有更高的预测评分的准确度.

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来源
《计算机应用》 |2018年第11期|3081-30833088|共4页
作者
曲立平; 吴家喜;
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作者单位

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;

哈尔滨150001;

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;

哈尔滨150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
协同过滤; 跨域推荐; 评分可靠性; 阈值; 个性化;

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