文献类型：期刊文章

作　　者：王明佳[1] 韩景倜[1,2]

WANG Mingjia;HAN Jingti(School of Information Management and Engineering, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China;Experimental Center, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China)

机构地区：[1]上海财经大学信息管理与工程学院,上海200433 [2]上海财经大学实验中心,上海200433

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.71271126)

年　　份：2017

卷　　号：53

期　　号：6

起止页码：106-110

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了缓解用户项目评分矩阵数据的稀疏性,在传统的协同过滤项目评分矩阵的基础上,对项目的特征进行分析,引入项目特征矩阵,然后结合余弦相似性和基于用户对项目属性偏好相似性综合计算用户的相似性,并通过一个权值来控制两者的重要程度,提出了一种基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法。研究结果表明余弦相似性和用户对项目属性偏好的用户相似性比重相等时,推荐系统的推荐质量最好;而且当评分矩阵越稀疏的时候,用户对项目属性偏好的用户相似性的比重越大越可以提高推荐质量;同时提出的基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法在MAE值都要小于两种传统的协同过滤算法。

关 键 词：电子商务 推荐系统 项目属性  协同过滤 推荐精度  

分 类 号：TP311]