文献类型：期刊文章

作　　者：邹永贵[1] 望靖[1] 刘兆宏[1] 夏英[1,2]

机构地区：[1]重庆邮电大学空间信息系统研究所,重庆400065 [2]重庆市地理空间信息工程技术研究中心,重庆401121

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：重庆市科委科技项目(CSTC2009CB2015);中韩国际合作项目(C2010-02)

年　　份：2012

卷　　号：29

期　　号：1

起止页码：116-118

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对评分数据稀疏的情况下传统相似性计算的不足,提出了一种基于项目之间相似性的协同过滤算法。该算法结合用户对项目的评分和项目之间的兴趣度进行项目之间的相似性计算,在一定程度上减小了评分数据稀疏的负面影响。实验结果表明,该算法在评分数据稀疏的情况下,能使推荐系统的推荐质量明显提高。

关 键 词：兴趣点 推荐系统 协同过滤 相似性  项目兴趣度  

分 类 号：TP391]