综合用户和项目预测的协同过滤模型

摘要：

针对基于用户和基于项目的协同过滤模型存在推荐质量不高等问题,提出一种综合用户和项目预测的协同过滤模型.该模型同时考虑用户和项目两方面,首先对性能优秀的相似性模型进行自适应的优化;然后根据相似性值分别选取相似用户和相似项目为目标对象构造近邻集合,并利用预测函数得到基于用户和基于项目的预测结果;最后通过自适应平衡因子的协调处理获得最终预测结果.比较实验在不同的评估标准下进行,结果表明,与目前典型的模型如RSCF、HCFR和UNCF相比,新提出的协同过滤模型不仅在项目预测准确性方面拥有出色的表现,而且在推荐准确性和全面性方面同样表现优秀.

关键词： 协同过滤模型 相似模拟 预测函数 评价标准

作者: 杨兴耀 于炯 吐尔根·依布拉音 廖彬

作者单位: 新疆大学 信息科学与工程学院,乌鲁木齐 830046 新疆大学 信息科学与工程学院,乌鲁木齐 830046;新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830008

会议类型: 国内会议

会议名称: 2013年全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 3354-3358

在线出版日期: 2013-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）