计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (10): 176-180.

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基于用户兴趣子类的协作推荐算法

朱征宇 张小林 熊茜 谢祈鸿   

  1. 重庆大学计算机学院,重庆400044
  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
  • 基金资助:
    重庆大学骨干教师资助计划项目(2003A33).

ZHU Zheng-Yu, ZHANG Xiao-Lin ,XIONG Qian, XIE Qi-Hong (College of Computer, Chongqing University, Chongqing 400044)   

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 随着电子商务规模的进一步扩大,用户数目和文档资源急剧增加,导致用户数据的极端稀疏性.传统协作推荐算法都无法很好地解决数据稀疏性问题.本文提出一种基于兴趣子类的协作推荐算法,通过子类处理思想的引入,使得某两个用户即使整体不相似而因为“局部点”的相似产生有用的推荐,“最近邻居”的发现变得更容易更准确.实验结果表明,该算法能有效地解决用户数据的极端稀疏问题,在同等条件下,相对于传统协作推荐算法有更好的推荐质量.

关键词: 兴趣子类 兴趣分类树 协作推荐 数据稀疏性 平均绝对误差 推荐算法 用户兴趣 子类处理 协作 用户数据 稀疏性 电子商务 传统 相似

Abstract: With the development of E-commerce, the magnitudes of users and Web documents grow rapidly, and result in the extreme data sparseness of users. The traditional algorithms of collaborative recommendation can't solve the problem very well. To address this i

Key words: Interest sub-class, Interest category tree, Collaborative recommendation, Data sparseness, Mean Absolute Error(MAE)

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