刘伟世
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 供职机构：北京工业大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 融合类别信息和用户兴趣度的协同过滤推荐算法被引量：11
- 2017年
- 协同过滤直接根据用户的行为记录去预测其可能感兴趣的项目,是现今最成功、应用最广泛的推荐技术。推荐的准确度受相似性度量方法效果的影响。传统的相似性度量方法主要关注用户共同评分项之间的相似度,忽视了评分项目中的类别信息,在面对数据稀疏性问题时存在一定的不足。针对上述问题,提出基于分类信息的评分矩阵填充方法,结合用户兴趣相似度计算方法并充分考虑到评分项目的类别信息,使得兴趣度的度量更加符合推荐系统应用的实际情况。实验结果表明,该算法可以弥补传统相似性度量方法的不足,缓解评分数据稀疏对协同过滤算法的影响,能够提高推荐的准确性、多样性和新颖性。
- 何明肖润刘伟世孙望
- 关键词：协同过滤推荐系统兴趣度
- 基于信任网络随机游走模型的协同过滤推荐被引量：3
- 2016年
- 协同过滤是目前应用最广泛和最成功的推荐技术之一。然而,目前该技术的发展面临着严重的冷启动和稀疏性问题,降低了其推荐质量,因此提出了一种基于信任网络随机游走模型的协同过滤推荐方法。该方法融合了基于信任和项目的协同过滤推荐方法,并引入了信任因子作为引导推荐的重要因素。随机游走模型不仅考虑了信任用户对目标项目的评分,也考虑了他们对与目标项目相似的项目的评分。随着随机游走深度的增加,以相似项目的评分信息来代替目标项目的评分信息的概率也逐渐增大。在Epinions真实数据集上的验证结果表明,该方法在推荐评价指标上比其他算法具有更好的推荐结果。
- 何明刘伟世魏铮
- 关键词：协同过滤推荐系统随机游走信任网络
