一种基于GridGIS的增量式协同过滤算法

摘要：

空间数据的广泛应用需要高效的推荐系统来管理,以增加空间数据的可用性.用户协同过滤(Collaborative Filtering)是推荐系统中发展最为迅速的方法之一,也是在电子商务领域应用最广泛的方法.在研究传统协同过滤算法的基础上提出了一种减轻数据稀疏性对推荐效果产生的负面影响的方法.提出了一种基于项目相似度的数据填充方法,其目的在于当原始数据集比较稀疏时为算法提供足够的数据支持.经实验证明,改进算法在空间数据集上比传统方法有更好的预测性能和运行效率.

关键词： 增量式协同过滤算法 数据库系统 网格地理信息理论

作者: 邸佳奇 王霓虹

作者单位: 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院 哈尔滨 150025;东北林业大学信息与计算机工程学院 哈尔滨 150040 东北林业大学信息与计算机工程学院 哈尔滨 150040

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届全国智能信息处理学术会议

会议地点: 南宁

会议语种:中文

页码: 219-222

在线出版日期: 2013-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）