Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 基于邻居决策的协同过滤推荐算法 | |
李春; 朱珍民; 高晓芳; 陈援非
| |
| 2010 | |
| 发表期刊 | 计算机工程
 |
| ISSN | 1000-3428 |
| 卷号 | 36.0期号:013页码:34 |
| 摘要 | 协同过滤技术应用于个性化推荐系统中,稀疏性问题和可扩展性问题成为亟需解决的问题。针对传统方法的不足,提出一种凭借邻居数做决策的方法,比较各个待测位置的用户邻居数和项目邻居数,由数量多的一方作预测,同时对预测值判定给出一种合理而有效的度量方法。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。 |
| 关键词 | 个性化推荐 邻居数 协作过滤 平均绝对误差 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37322 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 第一作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李春,朱珍民,高晓芳,等. 基于邻居决策的协同过滤推荐算法[J]. 计算机工程,2010,36.0(013):34. |
| APA | 李春,朱珍民,高晓芳,&陈援非.(2010).基于邻居决策的协同过滤推荐算法.计算机工程,36.0(013),34. |
| MLA | 李春,et al."基于邻居决策的协同过滤推荐算法".计算机工程 36.0.013(2010):34. |
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