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基于MMTD和兴趣偏向系数的协同过滤推荐算法
被引量：
1
1
作者
陆荣
周宁宁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第9期2600-2603,共4页
针对传统基于用户的协同过滤推荐算法存在的相似性度量不准确和缺乏对用户评分合理应用的问题,提出了一种结合中介真值程度度量(MMTD)和兴趣偏向系数的推荐算法。该方法首先采用MMTD度量用户评分的相似性;然后利用用户评分相似性改进余...
针对传统基于用户的协同过滤推荐算法存在的相似性度量不准确和缺乏对用户评分合理应用的问题,提出了一种结合中介真值程度度量(MMTD)和兴趣偏向系数的推荐算法。该方法首先采用MMTD度量用户评分的相似性;然后利用用户评分相似性改进余弦相似性公式和Jaccard公式,得到新的基于MMTD的用户相似性度量方法;最后结合兴趣偏向系数输出推荐结果。在MovieLens-100k数据集上的实验结果表明,该方法可以在一定程度上提高用户间相似性度量的准确性,提高推荐结果的准确率和召回率。
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关键词
协同过滤
用户评分
用户相似度
中介真值程度度量
兴趣偏向系数
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职称材料
题名
基于MMTD和兴趣偏向系数的协同过滤推荐算法
被引量：
1
1
作者
陆荣
周宁宁
机构
南京邮电大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第9期2600-2603,共4页
基金
智能电网保护和运行控制国家重点实验室开放课题(20169,201610)
国家自然科学基金资助项目(61170322,61373065,61302157)。
文摘
针对传统基于用户的协同过滤推荐算法存在的相似性度量不准确和缺乏对用户评分合理应用的问题,提出了一种结合中介真值程度度量(MMTD)和兴趣偏向系数的推荐算法。该方法首先采用MMTD度量用户评分的相似性;然后利用用户评分相似性改进余弦相似性公式和Jaccard公式,得到新的基于MMTD的用户相似性度量方法;最后结合兴趣偏向系数输出推荐结果。在MovieLens-100k数据集上的实验结果表明,该方法可以在一定程度上提高用户间相似性度量的准确性,提高推荐结果的准确率和召回率。
关键词
协同过滤
用户评分
用户相似度
中介真值程度度量
兴趣偏向系数
Keywords
collaborative
filtering
user
ratings
user
similarity
measure
of
medium
truth
degree
interest
bias
factor
分类号
TP301.6 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MMTD和兴趣偏向系数的协同过滤推荐算法
陆荣
周宁宁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
1
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