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    什么是协同过滤算法【协同过滤算法的研究】

    时间:2019-07-14 08:38:24来源:佩佩美文网 本文已影响 佩佩美文网手机站
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    协同过滤算法的研究

    作者:耿守阔 陆晨

    来源:《物联网技术》2014年第05期

    摘 要:协同过滤算法已经普遍地应用于商业推荐系统中并且取得了巨大的成功。协同过滤算法可以分为基于用户的算法和基于物品的算法两大类,每一类中又包含多种适用性不同的算法。为了使推荐系统设计人员能够更好地针对其系统用户及物品的特征选择有效的协同过滤算法,文中通过对比的方法,阐述了各种基于用户和基于物品的协同过滤算法的实现方法及对应的优缺点。

    关键词:推荐系统;协同过滤;基于用户的算法;基于物品的算法

    中图分类号:TP391;TP181 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2014)05-0060-03 0 引 言

    二十一世纪互联网的迅猛发展,把人们推向了一个信息爆炸的时代。基于互联网的系统相比于过去,数据量每时每刻都在迅速地增长。用户从海量的信息中挑选自己需要的信息,将变得愈加困难。为了使用户能够感受到良好的体验从而吸引更多的用户,面向用户的系统需要对海量信息进行筛选、过滤,预测用户最可能关注和感兴趣的信息并呈现在用户面前。这即提高了系统工作的效率,也节省了用户筛选信息的时间。因此对信息的筛选和过滤成为一个系统重要组成部分。搜索引擎可以在一定程度上解决信息筛选问题,但还远远无法满足需求。搜索引擎需要用户提供关键词来对信息进行筛选。但当用户无法准确描述自己的需求时,搜索引擎的筛选效果将大打折扣。在此背景下,推荐系统出现了[1,2],推荐系统的任务就是解决上述的问题。

    1 协同过滤系统

    协同过滤系统是第一代被提出并得到广泛应用的推荐系统,其最大的优点是对推荐对象没有特殊的要求,能处理音乐、电影等难以进行文本结构表示的对象。其原理就是利用已知的物品信息和用户打分信息,去预测某用户对某物品的打分,并根据预测的分数来决定是否向用户推荐该物品。设U={u1,u2,…,uN}为所有用户集合,S={s1,s2,…,sN}为所有物品的集合,ru ,s 为用户u 对物品s 的打分,而这个打分是未知的,需要通过协同过滤系统的算法去预测。得到了预测分数后,再根据此预测分数所在的分数区间,判断用户是否有可能对该物品感兴趣。若经过判断,用户可能对该物品感兴趣,则将该物品推荐给用户。

    协同过滤系统的算法可以分为两类:一是基于用户(User-Based )[3-5] 的算法,二是基于物品(Item-based )[6,7]的算法。

    2 基于用户(User-Based )的协同过滤算法

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