协同过滤算法的研究
上述问题1 协过滤系统协过滤系统第代被提出得到广泛应用推荐系统其大优点推荐象特殊求能处音乐电影等难进行文本结构表示象其原就利用已知物品信息用户打分信息预测用户物品打分根据预测分数来决定向用户推荐物品设U={u1u2…uN}所用户集合S={s1s2…sN}所物品集合rus用户u物品s打分这个打分知需协过滤系统算法预测得到预测分数后根据预测分数所分数区间判断用户能物品感兴趣若判断用户能物品感兴趣则将物品推荐给用户协过滤系统算法分两类用户User-Based[3-5] 算法物品Item-based[67]算法2 用户User-Based协过滤算法用户算法用户出发点先根据已打过分物品信息计算用户u其用户间相似度得到邻近k个用户将这k个用户集合标记然后根据相似度加权得到rus用simu表示两用户间相似度Pus表示预测分数则通用加权预测公式公式中用户u越相似simu值越大从将具更大权重用于计算用户能打分Pus常用计算相似度方法明考斯基Minkowski距离法Pearson相关系数法Cosine相似性法2.1 明考斯基Minkowski距离法明考斯基距离法非常直观易
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