基于用户项目属性偏好的协同过滤推荐算法

摘要：

协同过滤推荐系统是广泛应用的推荐技术之一,但是其面临着推荐精度低和托攻击问题.为了提高传统协同过滤推荐系统的推荐精度和抗攻击能力,提出了一种基于用户项目属性偏好的鲁棒协同过滤推荐算法.该算法在用户相似性计算过程中引入用户项目属性偏好相似性,并通过动态加权因子与传统的用户评分相似性进行组合,获得用户的综合相似性,在用户共同评分项匮乏的情况下也可以根据相同的项目属性偏好度量用户相似性,缓解评分数据稀疏性.在预测评分阶段,根据用户项目属性偏好类型条件过滤最近邻集合中的攻击概貌,消除攻击概貌对评分预测的不良影响,提高系统的抗攻击能力.实验结果表明,该算法可以有效提高推荐系统的推荐精度和抗攻击能力.

关键词：用户项目属性偏好、用户综合相似性、托攻击、协同过滤、推荐系统

所属期刊栏目：28

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年项目71602021;辽宁省社会科学规划基金项目L16BGL016

在线出版日期：2018-05-11（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：152-156,160