G-S 模型下的协同过滤算法

摘要：

针对协同过滤算法忽视供应商偏好、存在稀疏矩阵导致准确率低的现象，提出一种改进的协同过滤算法。利用改进的相似度计算方法填充评分矩阵，计算目标用户的评分，将目标用户评分作为 G-S 算法的输入项，得到消费者、供应商的匹配结果。仿真结果表明，算法具有较高的满意度和准确率。

关键词：协同过滤算法、满意值、Pareto最优、信息熵

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61262074

在线出版日期：2015-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：395-400