一种基于权重矩阵的协同过滤算法的相似度度量方法

周满满; 袁凌云

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cqvip:协同过滤算法作为目前推荐系统中重要的技术之一,其中相似度度量方法是衡量其效果的重要指标。传统相似度度量方法主要是在用户评分矩阵的基础上对用户的共同评分项进行度量,却忽视了用户评分标准不一致和共同评分项目之外的可用数据。基于上述问题,从用户交叉项目和交叉项目之外的已有权重项目两方面共同考虑,文中融合了修正的Tanimoto系数和相关相似性,提出一种基于权重矩阵的协同过滤相似度度量方法,有效避免了因用户评分标准不一致出现的误差,提高了数据利用率。实验结果表明,该算法有效地提高了推荐的准确性。

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来源
《现代电子技术》 |2019年第22期|92-97|共6页
作者
周满满; 袁凌云;
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作者单位

云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室云南昆明 650500;

云南师范大学信息学院云南昆明 650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
协同过滤算法; 相似度度量; 权重矩阵; 参数融合; 权重计算; 仿真实验;

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1. 一种基于用户兴趣联合相似度的协同过滤算法 [J] . 王建芳 ,韩鹏飞 ,苗艳玲 . 河南理工大学学报（自然科学版） . 2019,第005期
2. 一种基于Dice-Euclidean相似度计算的协同过滤算法 [J] . 王立印 ,张辉 ,陈勇 . 计算机应用研究 . 2015,第010期
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