韩亚楠
- 作品数：2 被引量：38H指数：2
- 供职机构：陕西师范大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金西安市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于评分矩阵填充与用户兴趣的协同过滤推荐算法被引量：37
- 2016年
- 针对传统协同过滤推荐算法评分矩阵稀疏和推荐精度不高的问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。通过用户属性偏好和项目流行度计算用户对项目的偏好度,结合用户平均评分对评分矩阵中未评分项目进行填充。考虑到用户兴趣随时间的变化,将基于时间的兴趣度权重函数和偏好度引入到项目相似度计算和推荐过程中,确定项目最近邻集合,从而实现最优推荐。实验结果表明,与传统协同过滤推荐算法相比,该算法较准确地反映了用户的兴趣变化趋势,并且在有效解决评分矩阵稀疏问题的同时提高了推荐准确率。
- 韩亚楠曹菡刘亮亮
- 关键词：协同过滤用户兴趣
- 基于群体动力学的协同过滤算法及应用被引量：2
- 2014年
- 针对传统协同过滤算法稀疏矩阵和推荐精度不高的问题,根据一种社会心理学模型提出了基于群体动力学的协同过滤算法。该算法综合考虑了个体因素和环境因素对用户评分行为的影响,以此来调整传统的评分预测方法,然后为用户进行推荐。实验结果表明,该算法可以明显地提高推荐的精确度,有效地缓解稀疏矩阵问题;同时该算法还可以有效减少积累误差。最后将该算法成功运用在西安景点的推荐服务上。
- 刘亮亮曹菡韩亚楠
- 关键词：K-近邻协同过滤群体动力学推荐系统
