一种基于GridGIS的增量式协同过滤算法

摘要：

空间数据的广泛应用需要高效的推荐系统来管理,以增加空间数据的可用性.用户协同过滤(CollaborativeFiltering)是推荐系统中发展最为迅速的方法之一,也是在电子商务领域应用最广泛的方法.在研究传统协同过滤算法的基础上提出了一种减轻数据稀疏性对推荐效果产生的负面影响的方法.提出了一种基于项目相似度的数据填充方法,其目的在于当原始数据集比较稀疏时为算法提供足够的数据支持.经实验证明,改进算法在空间数据集上比传统方法有更好的预测性能和运行效率.

关键词：GIS、网格计算、GridGIS、协同过滤、增量算法

所属期刊栏目：40

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目:基于Android的智能教育资源信息平台构建研究12531215

在线出版日期：2014-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：219-222