主页期刊介绍编委会编辑部服务介绍道德声明在线审稿编委办公编辑办公English
2018-2019年专刊出版计划 微信服务介绍 最新一期:2018年第12期
     
在线出版
各期目录
纸质出版
分辑系列
论文检索
论文排行
综述文章
专刊文章
美文分享
各期封面
E-mail Alerts
RSS
旧版入口
中国科学院软件研究所
  
投稿指南 问题解答 下载区 收费标准 在线投稿
邓爱林,朱扬勇,施伯乐.基于项目评分预测的协同过滤推荐算法.软件学报,2003,14(9):1621-1628
基于项目评分预测的协同过滤推荐算法
A Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Item Rating Prediction
投稿时间:2002-08-08  修订日期:2002-09-30
DOI:
中文关键词:  电子商务  推荐系统  协同过滤  项目相似性  推荐算法  平均绝对偏差
英文关键词:E-commerce  recommendation system  collaborative filtering  item similarity  recommendation algorithm  MAE (mean absolute error)
基金项目:Supported by the National High Technology Development 863 Program of China under Grant Nos.863-317-01-04-99, 863-306- ZT06-07-02 (国家高科技发展计划(863))
作者单位
邓爱林 复旦大学,计算机与信息技术系,上海,200433
上海电信技术研究院,上海,200122 
朱扬勇 复旦大学,计算机与信息技术系,上海,200433 
施伯乐 复旦大学,计算机与信息技术系,上海,200433 
摘要点击次数: 9233
全文下载次数: 12488
中文摘要:
      推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量.
英文摘要:
      Recommendation system is one of the most important technologies in E-commerce. With the development of E-commerce, the magnitudes of users and commodities grow rapidly, resulted in the extreme sparsity of user rating data. Traditional similarity measure methods work poor in this situation, make the quality of recommendation system decreased dramatically. To address this issue a novel collaborative filtering algorithm based on item rating prediction is proposed. This method predicts item ratings that users have not rated by the similarity of items, then uses a new similarity measure to find the target users?neighbors. The experimental results show that this method can efficiently improve the extreme sparsity of user rating data, and provid better recommendation results than traditional collaborative filtering algorithms.
HTML  下载PDF全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
 

京公网安备 11040202500064号

主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
编辑部电话:+86-10-62562563 E-mail: jos@iscas.ac.cn
Copyright 中国科学院软件研究所《软件学报》版权所有 All Rights Reserved
本刊全文数据库版权所有,未经许可,不得转载,本刊保留追究法律责任的权利