文献类型：期刊文章

作　　者：梁静[1] 葛宇[2]

LIANG Jing;GE Yu(Computer Engineering School,Chengdu Technological University,Chengdu 611730,China;College of Computer Science,Sichuan Normal University,Chengdu 610066,China)

机构地区：[1]成都工业学院计算机工程学院,四川成都611730 [2]四川师范大学计算机科学学院,四川成都610066

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：四川省教育厅基金项目(18ZB0033)。

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：9

起止页码：2519-2525

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对协同过滤推荐算法的冷启动和数据稀疏问题,提出一种结合LDA和用户特征的协同过滤算法。利用基于吉布斯采样的LDA主题模型生成项目-主题隶属概率矩阵,通过矩阵运算构造用户-主题评分数据,设计结合夹角余弦法的用户相似性计算方案,从概率角度论证方案处理稀疏数据的有效性;针对用户特征信息结合海明距离进行编码,设计冷启动用户相似性评价方案,提高冷启动用户相似性评价的合理性。基于MovieLens数据集的实验结果表明,所提算法在面临数据稀疏和冷启动问题时均有较好推荐效果,在最近邻个数较少时有较好表现。

关 键 词：协同过滤 数据稀疏 冷启动  LDA(隐含狄利克雷分布)  矩阵运算 海明距离

分 类 号：TP312]