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题名基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法
被引量：9
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作者
张佳乐
梁吉业
庞继芳
王宝丽
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机构
山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
太原师范学院计算机系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第3期36-40,共5页
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基金
国家973计划前期研究专项(2011CB311805)
山西省科技攻关计划项目(2011 0321027-01)
山西省科技基础条件平台建设项目(2012091002-0101)资助
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文摘
使用关联规则推荐工具会遇到最优推荐规则选取难、规则信息不能充分利用等问题。利用较易获取的应用领域知识可有效解决这类问题。针对仅有商品名称和评分信息的推荐情形,提出一种基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法,该算法将规则及相应的评分信息视为推荐专家,将推荐结论相同的专家合并为一个专家组,利用客户行为和评分的双重相似性计算专家权重,并利用群决策的思想集结专家组的推荐意见,从而给出最佳推荐方案。最后通过实例和实验说明了该算法的可行性和有效性。
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关键词
关联规则
群推荐
行为相似性
评分相似性
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Keywords
Association rule
Group recommendation
Behavior similarity
score similarity
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于多维特征聚类和用户评分的景点推荐算法
被引量：5
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作者
程鹏
柳林
刘晓
许传新
郭慧
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机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
国家测绘局海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室
山东省地质测绘院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第5期1322-1327,共6页
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基金
山东省自然科学基金项目(ZR2012FM015)
海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室基金项目(2014B08)
卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室经费基金项目(KLAMTA-201407)
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文摘
针对传统的协调过滤推荐算法利用单一评分矩阵带来的数据稀疏性问题,提出一种基于多维特征聚类和用户评分的景点推荐算法。划分用户类别,使用基于属性权重的加权K-means聚类算法将表示用户特征的多维指标数值进行聚类;确定目标用户类别,引入用户的推荐可信度和质量可信度并形成评分可信度,将评分可信度和评分相似度结合平衡因子来计算用户之间的相似度,优化传统的相似度推荐算法。实验结果表明,该算法降低了数据的稀疏性,提高了推荐精度,具有更好的稳定性。
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关键词
多维特征
用户聚类
评分可信度
评分相似度
景点推荐
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Keywords
multi-dimensional feature
users clustering
score reliability
score similarity
scenic spots recommendation
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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