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王颖

作品数:2 被引量:11H指数:1
供职机构:重庆师范大学计算机与信息科学学院更多>>
发文基金:重庆市高等教育教学改革研究项目重庆市自然科学基金重庆市教委科研基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇用户
  • 1篇属性聚类
  • 1篇数据稀疏
  • 1篇推荐系统
  • 1篇准确率
  • 1篇最近邻
  • 1篇协同过滤
  • 1篇协同过滤推荐
  • 1篇协同过滤推荐...
  • 1篇聚类
  • 1篇冷启动
  • 1篇基于用户

机构

  • 2篇重庆师范大学

作者

  • 2篇唐万梅
  • 2篇王颖

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇现代计算机(...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
一种改进的基于用户属性聚类的推荐算法
2017年
实际应用中的协同过滤推荐算法往往面临着用户冷启动、数据稀疏等问题。针对以上问题,拟采用用户的属性信息进行聚类进行优化,实验通过MATLAB平台在Movie Lens数据集上验证所提出的算法的推荐准确性。
王颖唐万梅
关键词:冷启动数据稀疏
融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法被引量:11
2018年
现有的基于近邻的协同过滤推荐方法如基于KNN、基于K-means的协同过滤推荐常用来预测用户评分,但该方法确定邻居个数K非常困难且推荐准确率不高,难以达到理想推荐效果。从选择邻居用户这一角度出发,提出一种融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法(Collaborative Filtering recommendation integrating user-centric Natural Nearest Neighbor,CF3N),该算法首先自适应地寻找目标用户的自然最近邻居集,再融合目标用户的自然最近邻居集与活动近邻用户集,使用融合后得到的邻居集合预测目标用户评分。实验使用了MovieLens数据集,以RMSE和MAE为评测标准,比较CF3N、CF-KNN与INS-CF算法,结果显示在电影领域该算法的推荐准确率有显著提高。
王颖王欣唐万梅
关键词:推荐系统协同过滤
共1页<1>
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