李有超
- 作品数：3 被引量：30H指数：2
- 供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多序选择域的协同过滤推荐算法被引量：2
- 2010年
- 传统的基于用户评分的协同过滤推荐系统无法找到合适的评分标准,对大量的评分数据挖掘不足,影响了用户的个性化表达。针对该问题,提出一种基于多序选择域的协同过滤推荐算法,采用选择域滑动匹配寻找项目关联性算法计算偏爱比较值,通过相似特征矩阵进行未评价项目的预测评价。实验结果表明,该推荐算法通过预测未评价项目可有效缓解数据的稀疏性,提高了推荐质量。
- 黄国言李有超
- 关键词：协同过滤推荐
- 基于项目属性与偏爱比较的协同过滤推荐算法研究
- 随着互联网的普及和电子商务的迅速发展，网络信息过载已经成为目前网络用户所面临的一个严重问题，用户在海量的产品信息中难以找到所需的商品，因此电子商务推荐系统应运而生。本文在对国内外研究现状分析的基础上，对协同过滤推荐技术进...
- 李有超
- 关键词：协同过滤用户群体
- 基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法被引量：28
- 2010年
- 协同过滤推荐算法是个性化推荐服务系统的关键技术,由于项目空间上用户评分数据的极端稀疏性,传统推荐系统中的用户相似度量算法开销较大并且无法保证项目推荐精度。通过对共同感兴趣的项目属性的相似用户进行聚类,构建了不同项目评价的用户相似性,设计了一种优化的协同过滤推荐算法。实验结果表明,该算法能够有效避免由于数据稀疏性带来的弊端,提高了系统的推荐质量。
- 黄国言李有超高建培常旭亮
- 关键词：协同过滤个性化推荐服务推荐系统用户聚类
