计算机应用 ›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (11): 3062-3066.

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考虑项目属性的协同过滤推荐模型

杨兴耀1,于炯1,2,3,吐尔根·依布拉音1,钱育蓉2,3,孙华2,3   

  1. 1. 新疆大学 信息科学与工程学院,乌鲁木齐 830046
    2. 新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830008
    3. 新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830008
  • 收稿日期:2013-05-23 修回日期:2013-07-21 出版日期:2013-11-01 发布日期:2013-12-04
  • 通讯作者: 杨兴耀
  • 作者简介:杨兴耀(1984-),男,湖北襄阳人,博士研究生,CCF会员,主要研究方向:推荐系统、网格计算与云计算、可信计算;于炯(1964-),男,新疆乌鲁木齐人,教授,博士生导师,主要研究方向:网络安全、网格与分布式计算;吐尔根·依布拉音(1958-),男,新疆乌鲁木齐人,教授,博士生导师,主要研究方向:自然语言处理、软件工程;钱育蓉(1980-),女,山东武城人,博士,主要研究方向:遥感图像处理、模式识别、数据挖掘;孙华(1977-),女,山东烟台人,博士,主要研究方向:信息安全、信誉管理。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目;新疆大学优秀博士创新项目基金资助项目;新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目;新疆高校重大科研项目

Collaborative filtering recommendation models considering item attributes

YANG Xingyao1,YU Jiong1,2,Turgun IBRAHIM1,QIAN Yurong2,SHUN Hua2   

  1. 1. College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi Xinjiang 830046, China;
    2. School of Software, Xinjiang University, Urumqi Xinjiang 830008, China
  • Received:2013-05-23 Revised:2013-07-21 Online:2013-12-04 Published:2013-11-01
  • Contact: YANG Xingyao

摘要: 针对传统的基于用户的协同过滤(UCF)模型在相似性度量过程中没有充分考虑项目属性的问题,提出了两种考虑项目属性的协同过滤推荐模型。模型首先对用户评分相似性进行优化;然后从项目属性的角度统计用户关于不同项目的评价次数,获得优化的基于项目属性的用户相似性;最后通过自适应平衡因子协调处理两方面的相似性结果进行项目预测与推荐。实验结果表明,在不同的数据集中,新提出的模型不仅时间花费较为合理,而且评分预测准确性明显提高,平均提高了5%,从而证明了模型在改进用户相似性度量精度方面的有效性。

关键词: 推荐系统, 协同过滤, 评分相似性, 项目属性, 相似性模型

Abstract: The traditional User-based Collaborative Filtering (UCF) models do not consider the attributes of items fully in the process of measuring the similarity of users. In view of the drawback, this paper proposed two collaborative filtering recommendation models considering item attributes. Firstly, the models optimized the rating-based similarity between users, and then summed the rating numbers of different items by users according to item attributes, in order to obtain the optimized and attribute-based similarity between users. Finally, the models coordinated the two types of similarity measurements by a self-adaptive balance factor, to complete the item prediction and recommendation process. The experimental results demonstrate that the newly proposed models not only have reasonable time costs in different data sets, but also yield excellent improvements in prediction accuracy of ratings, involving an average improvement of 5%, which confirms that the models are efficient in improving the accuracy of user similarity measurements.

Key words: recommender system, collaborative filtering, rating similarity, item attribute, similarity model

中图分类号: