中文会议： NDBC2009第26届中国数据库学术会议论文集

会议日期： 2009-10-15

会议地点： 南昌

主办单位： 中国计算机学会

作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 吉林大学计算机科学与技术学院

出　　处： 《NDBC2009第26届中国数据库学术会议》

摘　　要： 传统item-baseol协同过滤算法根据项目之间的相似性来选取最近邻居．然而，现存的几种相似性度量方法都存在相应的弊端，因此只根据相似性无法找到准确可靠的最近邻．根据对两项目共同评分的用户个数，建立项目近邻等级，提出了结合项目近邻等级与相似性求取最近邻的新方法．另外，对于系统中新加入的项目，因为其上评分信息的匮乏，求得的最近邻往往是不准确的．为此，提出了聚合最近邻和”集体评分”两种改进方法．在MovieLens数据集上的实验结果表明，将上述改进应用于传统item—brised协同过滤算法，推荐质量有明显的提高．

关 键 词： 协同过滤算法 近邻等级 推荐质量 相似性

分 类 号： [TP3 F71]

领　　域： [自动化与计算机技术] [经济管理]