基于可变精度的协同过滤推荐算法研究

摘要：

基于可变精度方法设计了新的协同过滤算法.首先,选取了电影评价数据集,利用可变精度方法得到新的数据集合,经过协同推荐给出了推荐结果;其次,通过平均绝对误差(MAE)和F-mean两种指标对推荐结果精度进行了评价,发现随着可变精度的提高,推荐性能得到提升,但精度需要控制在一定阈值范围内,否则超过阈值推荐性能反而下降.最后,还利用社交网络上糖尿病微博数据收集对此方法进行了实证研究,从而验证了所提方法的有效性和良好扩展性.

关键词：协同过滤推荐、可变精度、阈值、MAE、F-mean

所属期刊栏目：15

分类号：TP391.3;C931(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60703013;国家自然科学基金资助项目71171068

在线出版日期：2015-06-19（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：181-185,190