基于资源的协作过滤推荐算法研究

摘要：

协作过滤是当今应用最为普遍的个性化推荐算法,然而数据的稀疏性和算法的可扩展性一直是协作过滤算法所面临的两大问题.提出了一种新的推荐算法--基于资源的协作过滤算法.该算法在对资源项目依内容划分的基础上,将用户一项目评分矩阵转换为用户一资源类别评分矩阵,然后对用户聚类,在目标用户所在的簇中寻找其最近邻居并产生推荐.实验表明,该算法不仅降低了数据的稀疏性和维度,缩小了目标用户最近邻的查找范围,算法的扩展性得到了有效改善,而且提高了最近邻的准确度,推荐精度较以往传统算法有明显提高.

关键词：协作过滤、稀疏、扩展、聚类、推荐

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60373111;重庆市自然科学基金2005BA2003;教育部新世纪优秀人才支持计划;重庆邮电大学自然科学基金

在线出版日期：2008-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：164-168