基于项目模糊相似度的协同过滤推荐算法
Collaborative filtering recommendation algorithm based on item fuzzy similarity
西北大学 信息科学与技术学院, 西安 710127
摘要
针对传统协同过滤算法中评分和标签存在的模糊性问题进行了研究，利用梯形模糊数描述评分与满意度的映射关系，在考虑评分稀疏性的基础上构建了一种新的梯形模糊评分模型以判断基于模糊评分的相似度，分析标签与项目的隶属度，构建模糊项目标签矩阵以衡量基于标签隶属度的相似度，最终采用改进的评分预测策略进行评分估计。在MovieLens数据集上的实验结果显示，所提算法在抑制项目冷启动、缓解模糊性和稀疏性问题的同时，提高了预测精度，表明了该算法的有效性。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0056
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 696-701
文章编号: 1001-3695(2021)03-010-0696-06
发布历史
[2021-03-05] 印刷出版
引用本文
王森, 陈莉, 张洁. 基于项目模糊相似度的协同过滤推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (3): 696-701. (Wang Sen, Chen Li, Zhang Jie. Collaborative filtering recommendation algorithm based on item fuzzy similarity [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (3): 696-701. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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