一种考虑双重相似度的协同过滤推荐算法

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【获取途径】超星期刊网
【作者】田野，张屹峰
【刊名】太原师范学院学报(自然科学版)
【作者单位】太原理工大学计算机科学与技术学院；太原师范学院计算机中心；山西电力科学研究院电源中心
【年份】2014
【卷号】第13卷
【期号】第2期
【页码】58-62
【关键词】推荐系统协同过滤相似度项目数量相似度用户评分相似度
【摘要】协同过滤算法为推荐系统提供了一种方法,但传统的协同过滤方法推荐精度低.提出一种考虑用户评分相似性的协同过滤算法,通过在皮尔逊相关系数中加入项目数量相似度和用户评分相似度两个因素来计算用户间的相似度,以产生更合理的邻居用户,提高推荐精度,完成对用户的推荐,同时邻居用户的选取采用动态阈值设定方法.实验结果表明,所提出的算法相比传统方法选择出的邻居更为精确,推荐质量更高.
【基金】山西省自然科学基金;山西省归国学者基金
【文献类型】期刊