基于粗糙集的协同过滤算法研究 |
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引用本文: | 郑荔平,胡敏杰,杨红和,林耀进.基于粗糙集的协同过滤算法研究[J].山东大学学报(理学版),2019(2). |
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作者姓名: | 郑荔平 胡敏杰 杨红和 林耀进 |
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作者单位: | 闽南师范大学计算机学院 |
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摘 要: | 协同过滤的推荐性能受限于评分矩阵中数据的稀疏性。针对这个问题,提出一种基于粗糙集的协同过滤方法,能在一定程度上缓解数据稀疏性的影响。首先进行数据预处理,即利用用户评分数量以及用户的评分值,作为用户进行分类的特征值,对用户进行分类;其次,利用粗糙集属性约简的方法剔除对用户分类影响较小的项目,生成更小的用户-项目评分矩阵,以降低数据的稀疏性和规模;最后基于约简后的数据集进行用户相似度的计算,获得目标用户真正近邻。实验结果表明,所提算法在常用评价推荐性能的指标MAE,COVERAGE,PRECISION和RECALL中显著优于COS,PCC,ADCOS,NHSM算法中的指标。
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