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基于项目属性聚类及相似度优化的协同过滤算法
被引量：
5
1
作者
苏凯
张萱
付静
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2022年第2期20-26,共7页
协同过滤是电子商务推荐系统中应用最广泛的算法,传统协同过滤算法在面临数据稀疏性问题时,其相似度计算不够准确,影响了推荐系统的准确度。鉴于此,提出了一种基于项目属性聚类及相似度优化的协同过滤算法。首先,利用杰卡德系数衡量项...
协同过滤是电子商务推荐系统中应用最广泛的算法,传统协同过滤算法在面临数据稀疏性问题时,其相似度计算不够准确,影响了推荐系统的准确度。鉴于此,提出了一种基于项目属性聚类及相似度优化的协同过滤算法。首先,利用杰卡德系数衡量项目间属性距离,利用改进后的K-means算法对项目聚类;然后,计算目标项目与每个类中心的属性距离,设定阈值并筛选出小于阈值的类,将搜索范围缩小到对应的类中;最后,引入属性权重概念,将评分与属性权重相结合,优化相似度计算。在MovieLens数据集上的实验结果表明:改进后的算法能够显著提高推荐的准确度、查准率和覆盖率。
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关键词
推荐系统
协同过滤
杰卡德系数
项目属性聚类
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职称材料
基于TimeRBM和项目属性聚类的混合协同过滤算法
被引量：
7
2
作者
杜丹琪
周凤
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第2期349-353,共5页
针对受限波尔茨曼机用于协同过滤算法存在的不足,忽略了用户兴趣随时间变化,同时只利用了严重稀疏的用户评分数据,首先提出一种融合了时间信息的用户RBM模型:TimeRBM模型,即在原有RBM模型中加入时间偏置项;其次提出利用项目属性信息聚...
针对受限波尔茨曼机用于协同过滤算法存在的不足,忽略了用户兴趣随时间变化,同时只利用了严重稀疏的用户评分数据,首先提出一种融合了时间信息的用户RBM模型:TimeRBM模型,即在原有RBM模型中加入时间偏置项;其次提出利用项目属性信息聚类的方法进行评分预测;最后将TimeRBM模型和项目属性聚类方法得到的两种预测结果进行加权融合得到一种高效的混合算法。在基准数据集上的实验结果表明,这种混合的算法有助于提高推荐系统的预测精度。
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关键词
受限波尔茨曼机
时间函数
TimeRBM
项目属性聚类
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职称材料
基于项目簇偏好的用户聚类算法
3
作者
刘芳先
李国
《现代计算机》
2013年第12期7-10,14,共5页
传统算法基于用户项目评分矩阵来进行推荐,存在冷开始、稀疏性等问题,邻居相似性只鉴于用户共同评价的项目,没有考虑项目本身的属性关系;在整个用户空间搜寻最近邻居,实时性差。针对这些问题,提出基于项目簇偏好的用户聚类算法,首先基...
传统算法基于用户项目评分矩阵来进行推荐,存在冷开始、稀疏性等问题,邻居相似性只鉴于用户共同评价的项目,没有考虑项目本身的属性关系;在整个用户空间搜寻最近邻居,实时性差。针对这些问题,提出基于项目簇偏好的用户聚类算法,首先基于项目属性特征对项目进行聚类,然后再利用用户对项目簇的偏好对用户进行聚类,最后在和目标用户最相似的几个聚类中搜寻邻居用户,从而压缩搜寻空间,提高了搜寻速度。实验表明,该算法通过降低稀疏性、冷开始等问题,增强实时性,提高预测精度。
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关键词
个性化推荐
协同过滤
基于特征
属性
的
项目
聚
类
基于
项目
簇偏好的用户
聚
类
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职称材料
题名
基于项目属性聚类及相似度优化的协同过滤算法
被引量：
5
1
作者
苏凯
张萱
付静
机构
海军工程大学管理工程与装备经济系
海军工程大学教研保障中心
出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2022年第2期20-26,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61802425)。
文摘
协同过滤是电子商务推荐系统中应用最广泛的算法,传统协同过滤算法在面临数据稀疏性问题时,其相似度计算不够准确,影响了推荐系统的准确度。鉴于此,提出了一种基于项目属性聚类及相似度优化的协同过滤算法。首先,利用杰卡德系数衡量项目间属性距离,利用改进后的K-means算法对项目聚类;然后,计算目标项目与每个类中心的属性距离,设定阈值并筛选出小于阈值的类,将搜索范围缩小到对应的类中;最后,引入属性权重概念,将评分与属性权重相结合,优化相似度计算。在MovieLens数据集上的实验结果表明:改进后的算法能够显著提高推荐的准确度、查准率和覆盖率。
关键词
推荐系统
协同过滤
杰卡德系数
项目属性聚类
Keywords
recommended system
collaborative filtering
Jaccard index
items attribute clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于TimeRBM和项目属性聚类的混合协同过滤算法
被引量：
7
2
作者
杜丹琪
周凤
机构
贵州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第2期349-353,共5页
文摘
针对受限波尔茨曼机用于协同过滤算法存在的不足,忽略了用户兴趣随时间变化,同时只利用了严重稀疏的用户评分数据,首先提出一种融合了时间信息的用户RBM模型:TimeRBM模型,即在原有RBM模型中加入时间偏置项;其次提出利用项目属性信息聚类的方法进行评分预测;最后将TimeRBM模型和项目属性聚类方法得到的两种预测结果进行加权融合得到一种高效的混合算法。在基准数据集上的实验结果表明,这种混合的算法有助于提高推荐系统的预测精度。
关键词
受限波尔茨曼机
时间函数
TimeRBM
项目属性聚类
Keywords
RBM
time function
TimeRBM
item attribute clustering
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于项目簇偏好的用户聚类算法
3
作者
刘芳先
李国
机构
广州城建职业学院机电与信息工程学院
湖北省农村信用社联合社信贷风险管理系统二期项目组
出处
《现代计算机》
2013年第12期7-10,14,共5页
文摘
传统算法基于用户项目评分矩阵来进行推荐,存在冷开始、稀疏性等问题,邻居相似性只鉴于用户共同评价的项目,没有考虑项目本身的属性关系;在整个用户空间搜寻最近邻居,实时性差。针对这些问题,提出基于项目簇偏好的用户聚类算法,首先基于项目属性特征对项目进行聚类,然后再利用用户对项目簇的偏好对用户进行聚类,最后在和目标用户最相似的几个聚类中搜寻邻居用户,从而压缩搜寻空间,提高了搜寻速度。实验表明,该算法通过降低稀疏性、冷开始等问题,增强实时性,提高预测精度。
关键词
个性化推荐
协同过滤
基于特征
属性
的
项目
聚
类
基于
项目
簇偏好的用户
聚
类
Keywords
Personalized Recommender
Collaborative Filtering
Item Set Based on Item Attribute
User Set Based on Users Preference
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于项目属性聚类及相似度优化的协同过滤算法
苏凯
张萱
付静
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2022
5
下载PDF
职称材料
2
基于TimeRBM和项目属性聚类的混合协同过滤算法
杜丹琪
周凤
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
7
下载PDF
职称材料
3
基于项目簇偏好的用户聚类算法
刘芳先
李国
《现代计算机》
2013
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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