基于信息熵与Mahout的推荐算法的研究
樊利
林满山
1.北方工业大学 北京1001442.北方工业大学 北京100144
摘要：针对传统Mahout提供的推荐算法中的噪音数据问题,提出了用户信息熵模型.用户信息熵模型采用了信息论中信息熵的概念,利用信息熵的大小衡量用户信息的含量,利用用户评分数据得到用户的信息熵,过滤信息熵低的用户以及它们的相关数据,从而达到过滤噪音数据的目的.利用Mahout提供的推荐算法,即基于用户的协同过滤,基于物品的协同过滤以及Slope-One推荐算法对该模型进行验证.实验结果表明,该模型可有效过滤噪音数据,并在平均绝对误差上有了一定的降低.
关键词：噪音数据信息熵模型Mahout推荐算法
分类号：TP301(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1903-1906,1918 )
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