文献类型：期刊文章

作　　者：李春[1,2] 朱珍民[1] 高晓芳[1,3] 陈援非[1]

机构地区：[1]中国科学院计算技术研究所,北京100080 [2]湘潭大学信息工程学院,湘潭411105 [3]首都师范大学计算机科学联合研究院,北京100037

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家"863"计划基金资助项目(2006AA01Z112)

年　　份：2010

卷　　号：36

期　　号：13

起止页码：34-36

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：协同过滤技术应用于个性化推荐系统中,稀疏性问题和可扩展性问题成为亟需解决的问题。针对传统方法的不足,提出一种凭借邻居数做决策的方法,比较各个待测位置的用户邻居数和项目邻居数,由数量多的一方作预测,同时对预测值判定给出一种合理而有效的度量方法。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。

关 键 词：个性化推荐 邻居数  协作过滤  平均绝对误差

分 类 号：TP311]