模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (4): 289-297    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201904001
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基于时间相关度和覆盖权重的协同过滤推荐算法
张志鹏1, 张尧2, 任永功1
1.辽宁师范大学 计算机与信息技术学院 大连 116081
2.大连工业大学 机械工程与自动化学院 大连 116034
Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Time-Related Correlation Degree and Covering Degree
ZHANG Zhipeng1, ZHANG Yao2, REN Yonggong1
1.School of Computer and Information Technology, Liaoning Normal University, Dalian 116081
2.School of Mechanical Engineering and Automation, Dalian Polytechnic University, Dalian 116034

全文: PDF (771 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 基于物品的协同过滤(IBCF)在计算相似度和预测评分时为所有物品分配相同的权重,提供的推荐往往不能同时具有良好的预测精度和分类精度.因此,文中提出基于时间相关度和覆盖权重的协同过滤算法(TCWCF).将时间相关度函数应用于物品间的相似度计算,提高推荐的预测精度.同时构建覆盖度函数,融入预测评分阶段,提高推荐的分类精度.在MovieLens数据集上的实验表明,TCWCF性能优于IBCF和其它相关算法,可以同时为目标用户提供具有良好预测精度和分类精度的满意推荐
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作者相关文章
张志鹏
张尧
任永功
关键词 协同过滤算法时间相关度覆盖度预测精度分类精度    
Abstract:The traditional item-based collaborative filtering(IBCF) assigns equal weights to all items while computing similarity and prediction. And thus it cannot provide recommendations with high predictive accuracy and classification accuracy. Therefore, a time and covering weighting collaborative filtering(TCWCF) algorithm is proposed. A time-related correlation degree is applied to similarity computation to improve the predictive accuracy, and a covering degree is integrated into rating prediction to increase classification accuracy. Experimental results on MovieLens dataset suggest that TCWCF outperforms traditional IBCF and other algorithms and it provides recommendations with satisfactory predictive accuracy and classification accuracy for users.
Key wordsCollaborative Filtering    Time-Related Correlation Degree    Covering Degree    Predictive Accuracy    Classification Accuracy   
收稿日期: 2019-01-11     
ZTFLH: TP 393  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61772252)、辽宁师范大学博士启动基金项目(No.BS2018L008)资助
作者简介: 张志鹏,博士,讲师,主要研究方向为数据挖掘、推荐系统.E-mail:zhipengzhang@lnnu.edu.cn.张 尧,博士,讲师,主要研究方向为模式识别、模拟分析.E-mail:zhangyao@dlpu.edu.cn.任永功(通讯作者),博士,教授,主要研究方向为人工智能、数据挖掘.E-mail:jsj_paper@163.com.
引用本文:   
张志鹏, 张尧, 任永功. 基于时间相关度和覆盖权重的协同过滤推荐算法[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(4): 289-297. ZHANG Zhipeng, ZHANG Yao, REN Yonggong. Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Time-Related Correlation Degree and Covering Degree. , 2019, 32(4): 289-297.
链接本文:  
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