模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2015, Vol. 28 Issue (9): 802-810    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201509005
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基于目标用户近邻修正的协同过滤算法*
张佳,林耀进,林梦雷,刘景华
闽南师范大学 计算机学院 漳州 363000
Target User′s Neighbors Modification Based Collaborative Filtering
ZHANG Jia, LIN Yao-Jin, LIN Meng-Lei, LIU Jing-Hua
School of Computer Science, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000

全文: PDF (522 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在基于用户的协同过滤算法中,用户评分倾向性和评分矩阵的稀疏性致使难以准确可靠地搜寻目标用户的近邻.基于此,文中提出基于目标用户近邻修正的协同过滤算法.首先定义积极评分和消极评分两类用户群体,选择从目标用户评分倾向性一致的用户群体中寻找其近邻.然后对与目标用户共同评分项数量少而相似度可能高的近邻进行修正,为目标用户寻找更准确的近邻集合.实验表明,文中算法在一定程度上能有效提高推荐质量.
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作者相关文章
张佳
林耀进
林梦雷
刘景华
关键词 协同过滤用户群体倾向性稀疏性    
Abstract:In user-based collaborative filtering algorithm, the nearest neighbors of the target user are not accurate and reliable due to the tendency of user′s rating and the sparsity of rating matrix. An effective algorithm is presented to obtain user′s nearest neighbors. Firstly, the definitions of positive and negative ratings for user group are given respectively, and the nearest neighbors of target user are selected from the group containing same rating tendency. Then, the nearest neighbors of target user with few common rating items and high similarity are corrected. Thus, the final nearest neighbor collection is obtained. Experimental results show that the modified algorithm of neighbor selection improves the recommended quality effectively to some extent.
Key wordsCollaborativeFiltering    UserGroup    Tendency    Sparsity   
收稿日期: 2014-05-28     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61303131,61379021)、福建省自然科学基金项目(No.2013J01028)、福建省教育厅科技项目(No.JA14192)资助
作者简介: 张佳,男,1991年生,硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘、信息处理.E-mail:zhangjia_gl@163.com.林耀进(通讯作者),男,1980年生,博士,副教授,主要研究方向为数据挖掘、信息处理.E-mail:zzlinyaojin@163.com.林梦雷,男,1963年生,硕士,教授,主要研究方向为粒计算、信息处理.刘景华,女,1989年生,硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘.
引用本文:   
张佳,林耀进,林梦雷,刘景华. 基于目标用户近邻修正的协同过滤算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 28(9): 802-810. ZHANG Jia, LIN Yao-Jin, LIN Meng-Lei, LIU Jing-Hua. Target User′s Neighbors Modification Based Collaborative Filtering. , 2015, 28(9): 802-810.
链接本文:  
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