面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤算法

摘要：

针对传统协同过滤算法存在的不足,本文充分考虑用户对项目相关属性特征的偏好,将用户对项目的评价转化为用户对项目属性偏好的评分分布;在此基础上,对传统的协同过滤算法的相似性度量方法进行改进,并采用修正的用户偏好数学期望预测模型,提出一种面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法可有效解决传统过滤算法存在的问题,推荐精度显著提高,使推荐服务更好地满足用户的偏好需求.

关键词：用户偏好、协同过滤、属性值评分分布、相似性

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70501033,70971141;广东省自然科学基金资助项目5300984,9151027501000049;教育部人文社会科学研究规划资助项目09YJA630156;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2010

在线出版日期：2010-12-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：561-568