协同过滤算法的研究
使用用户除待预测物品外其物品打分信息Slope one算法被分成两个部分事先用户访问量较少时刻午夜计算出两两物品间打分偏差预测用户待预测物品打分Slope one 算法多种其中Weighted Slope one算法比较常用计算物品i相于物品j打分偏差公式用Weighted Slope one 方法预测用户u物品j打分公式式中Uij表示物品ij都打过分用户集合 cji=cardUij表示集合Uij中用户数量Slope one 算法着较高精度前提下具易实现复杂度低优点关键Slope one算法第步系统空闲时刻提前计算这大大降低查询时刻计算量极大地提高系统 推荐效率物品协过滤算法利用物品间关系好地解决上述用户协过滤算法稀疏性问题Slope one算法中物品间打分偏差都事先计算出来定程度上解决用户协过滤算法规模性问题4 结 语协过滤系统中每种算法都其适用场合综合种算法协过滤系统着非常广泛应用构建协过滤系统时应仔细分析系统数据特点综合考量种算法优缺点选择适合协过滤系统算法存着共制约问题随着数据量增大使用种算法构建系统都面临计算负荷越来越大问题
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