作者:董晨露; 柯新生 期刊:《计算机科学》 2018年第03期
传统协同过滤算法中,随着用户和商品数量的日益增多,用户-项目评分矩阵越来越稀疏。针对这一问题,提出了一种基于用户兴趣变化和评论的协同过滤算法。该算法将用户评论和遗忘曲线引入传统协同过滤算法中,将评论文本作为商品特征描述文本,使用主题模型计算商品主题特征,引入艾宾浩斯遗忘曲线来协同计算用户的评论分布及评论相似度。将用户评论相似度和用户评分相似度相结合,以得到最终的用户相似度,进而对商品评分进行预测。对网络...
作者:陈宗言; 颜俊 期刊:《计算机技术与发展》 2016年第07期
随着推荐系统规模的不断扩大,用户-项目评分矩阵呈现出极端稀疏性,导致基于传统相似性度量方法的协同过滤推荐系统推荐质量的下降。针对该问题,文中提出了一种基于项目特征属性的稀疏数据集预处理方法来提高算法的推荐质量。首先,通过引入项目的特征属性信息,根据项目间特征属性相似度,初步预测用户对未评分项目的评分,可以使得用户-项目评分矩阵完全饱和。接着再对稀疏数据集的未评分项目进行混合填充预处理,避免了传统均值填充法...