受限玻尔兹曼机与加权Slope One的混合推荐算法研究

作者： 沈学利 ¹ 赫辰皓 ¹ 孟祥福 ¹
作者单位：

1. 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
提交时间：2019-01-03

摘要: 针对传统协同过滤算法所面临的稀疏性及预测准确度不高的问题，提出一种基于受限玻尔兹曼机与加权Slope One的混合推荐算法。首先通过受限玻尔兹曼机对评分矩阵的初步填充，缓解数据的稀疏性问题；然后通过一种混合项目相似度计算方法，引入项目属性信息；最后通过加权Slope One算法的二次预测，提升推荐效果。在MovieLens100K数据集上的实验表明，两种算法的结合提高了推荐的准确度。

受限玻尔兹曼机加权Slope One 修正余弦相似度 jaccard相似度

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201901.00057 (或此版本 ChinaXiv:201901.00057V1)
DOI:10.12074/201901.00057V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201901.00057.V1
推荐引用方式： 沈学利,赫辰皓,孟祥福.(2019).受限玻尔兹曼机与加权Slope One的混合推荐算法研究.计算机应用研究.[ChinaXiv:201901.00057] (点此复制)

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[V1]

2019-01-03 10:45:29

ChinaXiv:201901.00057V1

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