基于均衡接近度灰关联的Slope One算法

作     者：张岐山 陈露露 ZHANG Qishan;CHEN Lulu

作者机构：福州大学经济与管理学院福州350108 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2021年第57卷第9期

页      面：96-102页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61300104) 福建省自然科学基金(2018J01791) 

主　　题：协同过滤 均衡接近度 灰关联 Slope One算法 用户相似度 

摘      要：作为一种基于项目的协同过滤推荐算法,Slope One算法易于实现且高效。但由于Slope One算法未考虑用户相似性,导致其在处理涉及用户关系的个性化推荐任务时性能不高。针对以上问题,提出了改进的Slope One算法。提出一种均衡接近度灰关联分析方法计算用户之间的均衡接近度,利用均衡接近度度量用户间的相似程度,然后将均衡接近度值融入到Slope One算法中进行评分预测,在MovieLens和Epinions数据集下的对比实验表明,该算法具有更低的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE),提高了预测的准确度和推荐质量。