融入个体特征差异的鲁棒协同过滤推荐算法
伊华伟1
祝炜2
1.辽宁工业大学 计算中心,辽宁 锦州,1210012.中国人民解放军第205医院 普通外科,辽宁 锦州,121001
摘要：针对现有推荐算法鲁棒性差的问题,提出一种融入个体特征差异的鲁棒协同过滤推荐算法.首先,根据用户评分信息的分布情况,给出用户评分个数偏离度和用户近邻平均相似度两个个体特征计算方法;然后基于真实用户和攻击用户个体特征的差异性,提出一种可疑用户标记算法;最后将可疑用户标记算法与矩阵分解技术相结合,对目标用户进行推荐.在MovieLens数据集上通过实验比较了提出的算法和其他相关算法的性能,实验结果表明算法不仅能够提高推荐精度,而且具有较强的鲁棒性.
关键词：鲁棒协同过滤托攻击矩阵分解个体特征可疑用户
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：辽宁省教育厅项目(L2015240)
论文发表日期：2015-01-01
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：8( 256-263 )
英文信息