基于满意区间的协同过滤推荐算法

摘要：

针对传统协同过滤算法中用户的个性化评价标准导致评分值不能合理地表达用户对项目的偏好程度问题,提出满意区间的概念,并设计了一种协同过滤推荐算法.该算法首先根据用户各评分值的使用概率建立其与满意区间的映射关系,然后利用满意区间的期望与标准差计算用户间的相似度,最后计算用户对项目的满意度并根据该满意度预测评分值.实验结果表明,该算法能有效地解决用户的个性化评价标准问题,提高推荐准确率.

关键词：推荐系统、协同过滤、个性化、评分尺度、满意度、相似度

所属期刊栏目：34

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家"863"计划资助项目2014AA01A704;国家自然科学基金资助项目61572520

在线出版日期：2017-08-16（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：2282-2286