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论文类型： 期刊论文

发表时间： 2010-01-01

发表刊物： 情报学报

收录刊物： PKU、ISTIC、CSCD、CSSCI

卷号： 29

期号： 4

页面范围： 688-694

ISSN号： 1000-0135

关键字： 协同推荐;用户信息;向量扩展

摘要： 在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西.在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐.随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少.为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,然后将用户的评分矩阵转变成0、1矩阵并与用户的基本信息进行组合形成一个新的矩阵,对这个扩展的矩阵用奇异矩阵分解(SVD)降维,然后在SVD分解出的矩阵U和S的基础上计算最近邻居,并预测用户对项目的预测评分.实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式,能够提高预测评分的准确性.