一种改进的混合协同过滤推荐算法OA
An Improved Hybrid Collaborative Filtering Recommendation Algorithm
传统协同过滤算法存在着相似度计算差和因数据稀疏而导致推荐信息不准确问题.文中通过改进相似度计算方法,提出新的混合协同过滤算法框架,以提高推荐质量.其中,对相似度计算方法的改进采用加权方式,而新的框架是将基于内存的两种协同过滤算法进行结合,最终得到一种混合协同过滤算法.通过Netflix提供的数据集进行实验,实验结果表明,该算法相比于传统协同过滤算法有更好的效果.
李映;李玉龙;王阳萍
兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070兰州交通大学计算机科学与技术实验教学中心,甘肃兰州730070兰州交通大学计算机科学与技术实验教学中心,甘肃兰州730070
社会科学
协同过滤相似度数据稀疏
《电子科技》 2016 (4)
45-48,4
中国铁路总公司科技研究开发计划基金资助项目(2014X008-F)
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