【摘 要】
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为改进传统协同过滤算法的推荐质量,文章提出一种考虑巴氏系数和信息熵的协同过滤算法.首先通过巴氏系数和项目相关性权重建立用户相似度模型;其次,通过信息熵衡量用户在评分分布上的相似度,引入用户相近度、同类性和交叠度因子,挖掘用户多维评分特性;然后,以参数调节两种相似度计算模型的重要程度,形成综合推荐模型;最后,在两种数据集中对比四种算法的推荐表现.研究表明,该算法的MAE和Top-N结果准确度均优于传统的协同过滤算法,具有更好的推荐效果.
【机 构】
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北京科技大学经济管理学院,北京100083
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为改进传统协同过滤算法的推荐质量,文章提出一种考虑巴氏系数和信息熵的协同过滤算法.首先通过巴氏系数和项目相关性权重建立用户相似度模型;其次,通过信息熵衡量用户在评分分布上的相似度,引入用户相近度、同类性和交叠度因子,挖掘用户多维评分特性;然后,以参数调节两种相似度计算模型的重要程度,形成综合推荐模型;最后,在两种数据集中对比四种算法的推荐表现.研究表明,该算法的MAE和Top-N结果准确度均优于传统的协同过滤算法,具有更好的推荐效果.
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