基于个性化特征的协同过滤推荐算法

摘要：

针对相似度特征点推荐方法对用户个性化需求匹配度不高的问题,提出基于个性化特征的协同过滤推荐算法.以社会网络为结构模型构建用户信息的评分模型和项目属性模型,采用信任度条件概率分析方法构建可靠性推荐模型,进行个性化特征分析和提取,实现个性化特征需求与项目兴趣点的合理匹配,实现协同过滤推荐,最后通过仿真实验进行测试分析.结果表明,采用该方法进行社会网络项目协同过滤推荐的用户评分高,平均绝对误差和均方根误差小,提升了推荐质量.

关键词：个性化特征、协同过滤推荐、评分模型、项目属性

所属期刊栏目：40

分类号：TN911-34;TP391

资助基金：贵州省科技技术基金项目黔科合LH字[2014]7439号

在线出版日期：2017-04-17（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：78-81