一种有效缓解数据稀疏性的混合协同过滤算法
Effective hybrid collaborative filtering algorithm for alleviating data sparsity作者机构：天津大学管理学院天津300072
出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)
年 卷 期：2009年第29卷第6期
页 面：1590-1593页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)]
基 金：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20020056047)
摘 要：目前协同过滤技术已经被成功运用到各种推荐系统中,但是随着资源种类的不断膨胀与用户日益的增加,用来评判的数据矩阵越来越稀疏,严重影响了推荐质量。为此设计了一种混合新算法,对基于项目的协同过滤算法提出两个改进方法:首先根据网站的层次结构信息改进了传统的相似度计算方法;其次增加了预测缺失兴趣值的算法,使用户的交叉兴趣点增多,有效缓解了稀疏性的问题。实验结果证明了新算法具有较高的推荐精度,能够找到用户潜在的兴趣页面。
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