基于粗糙集规则提取的协同过滤推荐算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Collaborative filtering recommendation algorithm based on rough set rule extraction
基于现实推荐系统数据集非常稀疏,导致传统的协同过滤算法往往无法提供高质量推荐的问题,提出了一种基于粗糙集规则提取的协同过滤算法.首先利用用户/物品属性和用户?物品评分矩阵构建决策表,然后通过决策表约简算法得到每一条规则的核值,最后根据核值表的核值决策规则,完成所有决策规则的约简,从而实现对未评分的用户进行预测评分.实验结果表明,所提方法可以有效地缓解稀疏数据对协同过滤带来的负面影响,提高推荐结果的准确度.
任永功;张云鹏;张志鹏
辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连 116000辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连 116000辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连 116000
信息技术与安全科学
个性化推荐协同过滤粗糙集规则提取
《通信学报》 2020 (1)
面向异常检测的海量数据流模糊聚类方法研究
76-83,8
国家自然科学基金资助项目(No.61976109)辽宁省自然科学基金资助项目(No.20180550542)大连市科技创新基金资助项目(No.2018J12GX047)大连市重点实验室专项基金资助项目
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