基于影响集与修正权重的协作过滤推荐方法

摘要：

协作过滤推荐算法是构造推荐系统最成功的推荐技术之一.提出了一种基于影响集与修正权重的协作过滤方法:该方法选择被用户共同评分的项目集计算项目间相似性,过滤其相似度超过预定阈值的项目集作为影响集,然后设置项目共同出现的频次参数进行权重调整;并结合影响集与权重调整作出评分预测.实验结果说明了该方法的可行性与有效性.

关键词：协作过滤、推荐系统、影响集、权重调整

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.75(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61300127;河南工程学院博士基金项目D2013003

在线出版日期：2014-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：257-260,276