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改进的协同过滤算法
引用本文:许建潮,王红梅.改进的协同过滤算法[J].吉林大学学报(信息科学版),2008,26(1):99-105.
作者姓名:许建潮  王红梅
作者单位:长春工业大学,计算机科学与工程学院,长春,130012
摘    要:针对传统的CF(Collaborative Filtering)算法和基于项目评分的CF算法中存在的数据稀疏、扩展性及计算效率低的问题,通过引用评价系数,对其相似性计算和推荐集的选取方法进行了改进,提出了一种改进的基于相关相似性的CF算法,产生更为准确的用户兴趣度预测,从而提高系统推荐的质量与推荐效率.对改进算法进行实验和性能对比与评价的结果表明,改进算法与传统算法相比,能显著提高推荐精度,平均绝对误差(MAE:Mean Absolute Error)为0.53-0.77.

关 键 词:推荐系统  协同过滤  推荐算法  平均绝对偏差
文章编号:1671-5896(2008)01-0099-07
收稿时间:2007-07-22
修稿时间:2007年7月22日

Improvement on Correlation Similar Collaborative Filtering Algorithm
XU Jian-chao,WANG Hong-mei.Improvement on Correlation Similar Collaborative Filtering Algorithm[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2008,26(1):99-105.
Authors:XU Jian-chao  WANG Hong-mei
Abstract:
Keywords:
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