一种基于耦合对象相似度的项目推荐算法

摘要：

推荐系统根据用户的偏好为用户推荐个性化的信息、产品和服务等,能够帮助用户有效解决信息过载问题.基于内容的协同过滤算法缺少合适的度量指标用来计算项目之间的相似度.提出一种基于耦合对象相似度的项目推荐算法,即通过耦合对象相似度捕获项目特征频率分布相似性和特征依赖聚合相似度.首先从项目文本中抽取项目的关键特征,然后利用耦合对象相似度构建项目相似度模型,最后使用协同过滤的方法为活动用户推荐用户可能感兴趣的项目.在真实数据集上的实验结果表明,基于耦合对象相似度的推荐算法可以有效解决基于内容推荐系统的项目相似度度量问题,在缺失大量项目特征数据的情况下改进传统基于内容推荐系统的推荐质量.

关键词：基于内容的推荐系统、耦合对象相似度、协同过滤

所属期刊栏目：41

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61035003,60875011,60721002;科技部国际科技合作计划项目2010DFA11030;973计划项目2010CB327903;江苏省自然科学基金项目BK2010054

在线出版日期：2014-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-35,54