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基于FP_Growth和Slope_one的图书推荐 被引量:1
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作者 王政 郜鲁涛 +2 位作者 齐伟恒 彭伟 彭琳 《计算机技术与发展》 2018年第9期83-87,93,共6页
电子商务的大环境下,人们在电商平台中很难有效地选择出感兴趣的书籍,推荐系统能够解决这一问题。然而将传统的协同过滤算法应用到图书推荐中,存在着数据稀疏、推荐准确率低等问题。针对这些问题,在传统协同过滤算法的基础上,文中提出... 电子商务的大环境下,人们在电商平台中很难有效地选择出感兴趣的书籍,推荐系统能够解决这一问题。然而将传统的协同过滤算法应用到图书推荐中,存在着数据稀疏、推荐准确率低等问题。针对这些问题,在传统协同过滤算法的基础上,文中提出了一种基于FP_Growth和slope_one的协同过滤算法。首先对数据集中默认评分为0的记录进行重新评分,然后采用基于FP_Growth的矩阵填充算法对数据集进行填充,最后对协同过滤算法中的slope_one预测评分策略进行改进。将该算法应用到Book-Crossing图书数据集中,实验结果表明,改进后的算法推荐效果提升明显。该算法不仅解决了用户对书籍的选择问题,而且能够帮助电商最大程度地提升销售额。 展开更多
关键词 协同过滤 FP_Growth slope_one 图书推荐
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融合动态K近邻Slope_One的协同过滤推荐算法
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作者 李灵慧 王逊 +1 位作者 王云沼 黄树成 《计算机与数字工程》 2024年第1期156-161,共6页
传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏的问题,这会导致算法精确度不足。Slope_One算法简单高效,可以预测用户对某个物品的评分。因此,论文提出融合动态K近邻Slope_One的协同过滤推荐算法,提高推荐算法的精确度。首先利用改进余弦相似度公... 传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏的问题,这会导致算法精确度不足。Slope_One算法简单高效,可以预测用户对某个物品的评分。因此,论文提出融合动态K近邻Slope_One的协同过滤推荐算法,提高推荐算法的精确度。首先利用改进余弦相似度公式计算用户相似度,筛选出K个近邻用户进行平均评分偏差计算,利用Slope_One算法预测相应的用户评分并对评分矩阵进行有效填充,然后在新的评分矩阵上,利用基于物品的协同过滤算法进行推荐。 展开更多
关键词 协同过滤 K近邻 slope_one算法 数据稀疏
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