基于优化协同过滤与加权平均的群推荐方法

摘要：

为面向群体用户提供推荐,提高群体用户的信息搜索效率,提出了一种新颖的基于优化协同过滤与中位数加权平均的群推荐方法,综合考虑了项目的评分相似性与类型相似性,通过集成项目相似性与用户相似性预测出群体用户对项目的评分;在集结群体用户评分时,采用基于中位数的加权平均集结策略消除个别用户评分差异过大带来的影响,综合考虑群体用户在评分过程中的作用.通过预测项目评分实验与集结用户评分实验,结果表明,用新方法得到的准确率均高于常用的传统方法,从而表明该方法是有效的.

关键词：群推荐、项目相似性、用户相似性、中位数、加权平均策略

所属期刊栏目：52

分类号：TP301.6;TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金71371062;国家重点基础研究发展计划9732013CB329603

在线出版日期：2016-06-07（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：65-70