![]() |
个人信息Personal Information
副教授
硕士生导师
性别:男
毕业院校:大连工学院
学位:硕士
所在单位:计算机科学与技术学院
电子邮箱:xfmeng@dlut.edu.cn
扫描关注
基于贝叶斯理论的协同过滤推荐算法
点击次数:
论文类型:期刊论文
发表时间:2009-10-01
发表刊物:计算机应用
收录刊物:PKU、ISTIC、CSCD
卷号:29
期号:10
页面范围:2733-2735
ISSN号:1001-9081
关键字:贝叶斯理论;用户喜好度;协同过滤;项目特征;相似度度量
摘要:考虑到在协同过滤算法中邻居集合的有效性是影响推荐质量的重要因素,提出了基于贝叶斯理论的协同过滤推荐方法,该方法利用贝叶斯理论分析用户对项目特征值的喜好度.在计算相似度时,考虑用户喜好度,在此基础上计算目标项目的最近邻居.实验结果表明该算法可以提高推荐系统的推荐质量.