计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (8): 2328-2331.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2328
收稿日期:
2014-03-06
修回日期:
2014-04-22
出版日期:
2014-08-01
发布日期:
2014-08-10
通讯作者:
蒋胜
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;教育部人文社科规划项目
JIANG Sheng,WANG Zhong-qun,XIU Yu,HUANG Subin
Received:
2014-03-06
Revised:
2014-04-22
Online:
2014-08-01
Published:
2014-08-10
Contact:
JIANG Sheng
Supported by:
Project supported by the National Natural Science Foundation of China
摘要:
针对传统的协同推荐算法存在数据稀疏和推荐精度低的问题,提出了一种集成社会化标签和用户背景信息的协同过滤(CF)推荐方法。首先,分别计算基于社会化标签和用户背景信息的用户间的相似度;然后,基于用户评分计算用户间的相似度;最后,集成上述3种相似性度量产生用户间综合相似度,并对目标用户进行项目推荐。实验结果表明,与传统的协同过滤推荐算法相比,所提方法在正常数据集和冷启动数据集下的平均绝对误差(MAE)平均降低了16%和22.6%。该方法不仅能有效地提高推荐算法的精度,而且能较好地解决数据稀疏和冷启动的问题。
中图分类号:
蒋胜 王忠群 修宇 皇苏斌. 集成社会化标签和用户背景信息的协同过滤推荐方法[J]. 计算机应用, 2014, 34(8): 2328-2331.
JIANG Sheng WANG Zhong-qun XIU Yu HUANG Subin. Collaborative filtering recommendation method of integrating social tags and users background information[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(8): 2328-2331.
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