结合项目流行度加权的协同过滤推荐算法

作者： 魏甜甜 ¹ 陈莉 ¹ 范婷婷 ¹ 吴小华 ¹
作者单位：

1. 西北大学信息科学与技术学院
提交时间：2019-01-03 10:45:29

摘要: 针对传统协同过滤算法中存在的流行度偏差问题，提出一种结合项目流行度加权的协同过滤推荐算法。在项目协同过滤算法的基础上，分析项目流行度和流行度差异对相似度的影响；设置流行度阈值，对大于该阈值的流行项目设计惩罚权重，降低其对项目间相似度的贡献。通过在MovieLens1M和Epinion数据集上进行实验验证和对比，结果表明，所提算法的预测准确度和覆盖率均优于传统算法，有效提高了推荐的多样性和新颖性，一定程度上缓解了流行度偏差问题。

协同过滤相似性度量流行度偏差项目流行度

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:201901.00058 (或此版本 ChinaXiv:201901.00058V1)
DOI:10.12074/201901.00058V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201901.00058.V1
推荐引用方式： 魏甜甜,陈莉,范婷婷,吴小华.(2019).结合项目流行度加权的协同过滤推荐算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201901.00058] (点此复制)

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2019-01-03 10:45:29

ChinaXiv:201901.00058V1

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