基于项目关联的Slope One协同过滤算法研究
申晋祥
鲍美英
1.山西大同大学计算机与网络工程学院 大同 0370092.山西大同大学计算机与网络工程学院 大同 037009
摘要：针对基于项目的Slope One协同过滤算法及其改进算法在偏差计算时只是简单考虑了所有共同评分的项目,而没有考虑项目之间的关联性,影响了推荐的准确度.提出一种基于项目关联的Slope One协同过滤算法,将关联规则概念及原理融入传统Slope One算法,计算时考虑项目之间的关联性,引入置信度加权和设置最小支持度阈值去除非频繁项,减少预测过程的计算量,以提高算法预测结果精度.使用MovieLens数据集进行实验验证,结果表明所研究的算法能有效提高预测结果的准确度.
关键词：推荐算法协同过滤Slope One算法关联规则
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(11871314)青年科技基金(2015021101)山西大同大学校级科学研究项目(2017K7)
论文发表日期：2019-01-01
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：6( 1856-1860,1908 )
英文信息