基于改進型啟發式相似度模型的協同過濾推薦方法
大小：0.95 MB 人氣： 2017-12-14 需要積分：3
為提高協同過濾推薦方法的準確性和有效性，提出一種基于改進型啟發式相似度模型的協同過濾推薦方法PSJ。該方法考慮了用戶評分差值、用戶全局評分偏好和用戶共同評分物品數三個因素。PSJ方法的Proximity因子使用指數函數反映用戶評分差值對用戶相似度的影響，這樣也可避免零除問題；將NHSM方法中的Significance因子和URP因子合并成PSJ方法的Significance因子，這使得PSJ方法的計算復雜度低于NHSM方法；而且為了提高在數據稀疏情況下的推薦效果，PSJ方法同時考慮了用戶間的評分差值和用戶全局評分兩個因素。實驗采用Top-k推薦中的查準率和查全率作為衡量標準。實驗結果表明，當推薦物品數大于20時，與NHSM、杰卡爾德算法、自適應余弦相似度（ ACOS）算法、杰卡爾德均方差（JMSD）算法和皮爾遜相關系數算法（SPCC）相比，PSJ方法的查準率與查全率均有提升。
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