10.11896/j.issn.1002-137X.2018.01.014
基于协同过滤的三支粒推荐算法研究
为了降低传统协同过滤算法的推荐成本,并解决该算法评分信息单一的问题,提出了一种基于协同过滤的三支粒推荐算法.该算法在传统协同过滤的基础上,考虑项目特征对用户评分的影响,根据项目特征、粒化用户项目评分矩阵,形成用户对项目粒度的评分矩阵,并以此作为用户偏好的测度依据.同时,该算法在推荐过程中引入三支决策,考虑了推荐过程中产生的误分类成本和学习成本,并基于用户真实的评分偏好构建三支推荐.实验结果显示,基于协同过滤的三支粒推荐算法与传统协同过滤算法相比,不但提高了算法的推荐质量,而且降低了推荐成本.
协同过滤、三支决策、粒计算、三支粒推荐
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目71571148,71401026,71201133;四川省科技厅应用基础面上项目2017JY0220;四川省电子商务与现代物流研究中心项目DSWL16-2;四川省留学回国人员科技活动择优资助项目2017-27;川菜发展研究中心项目CC14SJ12
2018-04-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
90-96