孟庆庆
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
- 供职机构：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于用户特征和商品特征的组合协同过滤算法被引量：4
- 2015年
- 协同过滤算法在电子商务网站推荐系统中的应用非常广泛,其通过分析大量用户的历史行为数据,挖掘用户的兴趣,向用户推荐合适的物品。然而,协同过滤算法存在数据稀疏性问题。针对该问题,提出一种基于用户特征和商品特征的组合协同过滤推荐算法。通过用户基本属性特征、物品分类属性特征以及用户的历史评分记录,计算用户的相似性和物品的相似性,获得近邻用户和相似物品;依据改进的基于物品协同过滤和基于用户协同过滤组合推荐算法,为项目进行评分。实验表明,该方法能降低预测结果的平均绝对误差,提高推荐精度。
- 孟庆庆张胜男卢楚雍
- 关键词：协同过滤数据稀疏性平均绝对误差
