基于相似性度量的用户推荐方法

作     者：张许 虞慧群 范贵生 ZHANG Xu;YU Hui-qun;FAN Gui-sheng

作者机构：华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 

基　　金：国家自然科学基金项目(61702334、61772200) 上海市浦江人才资助计划基金项目(17PJ1401900) 上海市自然科学基金项目(17ZR1406900、17ZR1429700) 华东理工大学教育科研基金项目(ZH1726108) 上海应用技术学院资助合作创新基金会基金项目(XTCX2016-20) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2020年第41卷第7期

页      码：1872-1876页

摘      要：为解决协同过滤推荐中显示反馈数据缺失的情况和冷启动问题,综合考虑用户属性和隐式反馈数据,提出一种相似度计算和用户推荐方法。利用用户属性,充分挖掘用户信息,计算用户属性相似度,使用隐式反馈数据替代显示反馈数据计算用户行为相似度,融合两种相似度进行预测和用户推荐。在真实数据集上进行实验,实验结果表明,该方法具有准确性和有效性,解决了显示反馈数据缺失的问题,一定程度克服了用户冷启动问题。

主 题 词：推荐方法 协同过滤 相似性度量 用户属性 隐式反馈 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2020.07.012

馆 藏 号：203950730...