基于项相关图的协同过滤算法

摘要：

在电子商务中,准确的推荐结果可以提高商品的成交量,从而给企业带来更多的收益.为了提高推荐算法的准确性,提出了一种基于项相关图的协同过滤算法.以商品作为顶点,以共同购买两个商品的用户数作为连接这两个顶点的边,将用户-项评分矩阵转换成一个项相关图.根据项相关图确定项与项之间的相似性,设计了一种综合了项相关图相似性和平均值相似性的推荐算法.实验结果表明,提出的推荐算法具有很好的预测准确性,明显优于相关的项推荐算法.

关键词：推荐系统、协同过滤、项相关图、随机游走

所属期刊栏目：41

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：高校省级自然科学研究项目KJ2011Z373,KJ2010B231

在线出版日期：2014-06-03（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：280-282,319