广西民族师范学院资助项目(XYYB2011030)
- 作品数：3 被引量：46H指数：3
- 相关作者：李克潮梁正友黎晓蓝冬梅更多>>
- 相关机构：广西民族师范学院广西大学更多>>
- 发文基金：广西民族师范学院资助项目广西壮族自治区自然科学基金广西教育科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学社会学经济管理更多>>
- 一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法被引量：7
- 2013年
- 传统协同过滤推荐算法仅仅根据稀疏的评分矩阵向用户推荐,存在推荐质量不高的问题。提出了一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法。该算法由项目的类别属性计算项目之间基于属性的相似性,考虑到用户兴趣随时间的变化,构建评分时间权重的指数函数,并应用到项目之间的Pearson相关相似性中。通过权重因子加权项目之间基于属性的相似性和项目之间的Pearson相关相似性,然后计算基于项目属性的评分预测。描绘职业分类树,构建职业相似性模型,并与性别加权结合产生用户综合属性的相似性,得到基于用户属性的评分预测。最后,综合两者计算混合评分预测。在Movielens实验数据集下,实验结果表明提出的算法具有较好的平均绝对误差。
- 李克潮蓝冬梅
- 关键词：协同过滤
- 个性化图书推荐研究被引量：14
- 2011年
- 个性化图书推荐系统通过对用户借阅行为的统计分析,获取用户的兴趣特征,实现由原来的人找书到书找人一对一的个性化图书推荐。现有的图书推荐系统各有侧重,图书推荐算法及评价标准各具优、缺点。未来,图书推荐的研究热点及难点将集中在借阅记录的稀疏性、新图书问题、高校新生问题、用户统计学信息、根据《中国图书馆分类法》计算图书相似性、副本数及借阅规章制度等方面。
- 李克潮黎晓
- 关键词：图书推荐冷启动稀疏性
- 基于多特征的个性化图书推荐算法被引量：26
- 2012年
- 现有推荐算法计算读者之间或图书之间的相似性不准确、推荐精确度不高。为此,提出一种基于多特征的个性化图书推荐算法。根据中图分类法及图书的特征向量计算图书的相似性,依据读者的特征向量及借阅记录计算读者的相似性。在此基础上产生2种预测结果并对其进行加权,产生最终推荐。实验结果表明,该算法具有较高的图书推荐精确度。
- 李克潮梁正友
- 关键词：中图分类法
