一种改进项目多属性类别划分的推荐算法
Recommendation algorithm for improving project multi-attribute classification
长春理工大学 计算机科学技术学院, 吉林 长春 130022
摘要
针对传统度量相似性方法中忽略项目多属性类别差异的问题，提出一种改进项目多属性类别划分的推荐算法。首先构建项目—用户隶属矩阵挖掘用户间的隶属关系，并创建相似邻居FP-Tree以提取最近邻居集；然后分析用户间共同项目相似性和项目多属性类别划分的差异性，通过权重因子将共同项目和多属性类别融合，构建CNB度量模型度量邻居相似程度；最后对所得相似用户进行降序排列，获取更加精准的相似用户，完成推荐工作。结合医药数据集验证该算法的有效性，结果表明其时间复杂度、推荐准确性和平均精度均值均有较好的提升。
基金项目
吉林省科技发展计划技术攻关项目(20190302118GX):吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20190600KJ)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0199
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2932-2936
文章编号: 1001-3695(2020)10-010-2932-05
发布历史
[2020-10-05] 印刷出版
引用本文
邱宁佳, 薛丽娇, 贺金彪, 等. 一种改进项目多属性类别划分的推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 2932-2936. (Qiu Ningjia, Xue Lijiao, He Jinbiao, et al. Recommendation algorithm for improving project multi-attribute classification [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 2932-2936. )
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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