协同过滤中有影响力近邻的选择

摘要：

数据稀疏性制约着协同过滤的推荐性能,为此,首先根据用户评分数量定义了用户的影响因子,在计算用户之间的相似性时,增加了影响因子衡量用户关系;其次,根据用户评分质量定义了有影响力用户群体.在此基础上,结合用户的评分数量和评分质量,使选择的有影响力近邻最大程度上作用于推荐过程.实验结果表明,所提方法能显著提高推荐性能.

关键词：协同过滤、有影响力近邻、评分数量、评分质量、数据稀疏性

所属期刊栏目：39

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61273292, 61303131, 51474007;教育部人文社会科学研究青年基金项目13YJCZH077;福建省高校新世纪优秀人才支持计划项目

在线出版日期：2016-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：29-34