王佳美
- 作品数：1 被引量：5H指数：1
- 供职机构：辽宁大学信息学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于多属性评分的协同过滤算法被引量：5
- 2015年
- 协同过滤算法是个性化推荐领域中使用最为广泛的算法,传统协同过滤算法是基于全部属性评分对项目进行推荐,而用户在项目选择或对项目满意度评价时主要关注项目的关键属性,因此传统协同过滤算法的推荐准确度和个性化服务水平不高.针对此问题,提出了一种基于多属性评分的协同过滤算法,文中算法通过获取用户对项目多个属性的评分,以准确描述用户的个性化偏好,再通过信息熵来对用户的历史属性评分变化幅度进行计算,同时对用户的属性评分相似性计算,从而对项目进行综合推荐.最后,经实验分析验证了所提算法切实可行.用户的历史属性评分反映了用户之前的评分习惯和对项目属性的个性化偏好,基于多属性评分的协同过滤推荐不仅能够提高推荐准确度,而且在一定程度上解决了数据稀疏问题.
- 徐红艳杜文刚冯勇王佳美刘梦迪
- 关键词：个性化推荐协同过滤信息熵
