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用户集聚系数对协同过滤算法的影响研究
引用本文:冷瑞,郭强,石珂瑞,刘建国. 用户集聚系数对协同过滤算法的影响研究[J]. 运筹与管理, 2013, 22(1): 88-92
作者姓名:冷瑞  郭强  石珂瑞  刘建国
作者单位:上海理工大学复杂系统科学研究中心,上海,200093
基金项目:国家自然科学基金资助项目(10905052,70901010,71071098,71171136);上海市科研创新基金(11ZZ135,11YZ110);上海市智能信息处理重点实验室开放基金(IIPL-2010-006);上海市系统分析与集成重点学科(S30501);上海市青年科技启明星计划(A类)(11QA1404500)
摘    要:本文研究了用户-产品二部分网络中用户集聚系数对协同过滤算法的影响.用户集聚系数是度量目标用户的所有邻居用户的特点或者兴趣爱好相同程度的一个统计量,文章将其引入协同过滤算法的相似性计算中,并提出一种改进的算法.数值模拟显示,引入用户集聚系数统计属性的改进算法相比于CF准确性可以提高12.0%,当推荐列表的长度为50时推荐列表多样性可以达到0.649,相比于经典的CF算法提高18.2%.该工作表明用户集聚系数对推荐算法具有非常大的影响,体现了个性化推荐以用户兴趣的度量为核心的基本思想.

关 键 词:管理科学与工程  个性化推荐  协同过滤算法  用户集聚系数

Effect of User Clustering Coefficient on Collaborative Filtering Recommender Systems
LENG Rui , GUO Qiang , SHI Ke-rui , LIU Jian-guo. Effect of User Clustering Coefficient on Collaborative Filtering Recommender Systems[J]. Operations Research and Management Science, 2013, 22(1): 88-92
Authors:LENG Rui    GUO Qiang    SHI Ke-rui    LIU Jian-guo
Affiliation:(Research Centre of Complex Systems Science,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)
Abstract:
Keywords:management science and engineering  personalized recommendation  Collaborative filtering  user clustering coefficient
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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