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基于用户等级的协同过滤推荐算法
引用本文:高滢,齐红,刘亚波,刘大有. 基于用户等级的协同过滤推荐算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2008, 46(3): 489-493
作者姓名:高滢  齐红  刘亚波  刘大有
作者单位:吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012
基金项目:国家自然科学基金 , 国家自然科学基金 , 国家高技术研究发展计划(863计划) , 吉林省科技发展计划 , 吉林省科技发展计划 , 欧盟资助项目
摘    要:提出一种基于用户等级的协同过滤推荐算法, 解决了传统协同过滤推荐算法的扩展性问题. 该算法首先定义用户等级函数, 依据用户所评价的项目数确定用户等级; 并通过仅在用户等级的邻域内查找近邻的方法, 提高协同过滤推荐的效率. 实验结果表明, 该算法与传统协同过滤推荐算法相比, 在不影响推荐质量的前提下, 极大地提高了推荐效率.

关 键 词:协同过滤  用户等级  推荐算法
文章编号:1671-5489(2008)03-0489-05
收稿时间:2007-05-28
修稿时间:2007-05-28

A User Grade-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm
GAO Ying,QI Hong,LIU Ya-bo,LIU Da-you. A User Grade-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm[J]. Journal of Jilin University: Sci Ed, 2008, 46(3): 489-493
Authors:GAO Ying  QI Hong  LIU Ya-bo  LIU Da-you
Affiliation:College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
Abstract:A user grade based collaborative filtering recommendation algorithm is presented in this paper. It solves the scalability problem of traditional collaborative filtering algorithm. It defines a user grade function firstly, which determines users’ grade according to the number of their rating items, and by means of finding neighbors for a target user, it only considers the candidates in his near grade, so the efficiency increases. Both theory and experimental results show that this algorithm improves recommendation efficiencygreatly compared with traditional collaborative filtering, and at the same time the recommendation quality does not decrease.
Keywords:collaborative filtering  user grade  recommendation algorithm
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