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改进的Pearson-Compatibility群决策算法在多属性协同过滤推荐中的应用研究
引用本文:李岱峰,于长锐,覃正,董添犀.改进的Pearson-Compatibility群决策算法在多属性协同过滤推荐中的应用研究[J].情报学报,2011,30(2).
作者姓名:李岱峰  于长锐  覃正  董添犀
作者单位:上海财经大学信息管理与工程学院,上海,200433
基金项目:国家社会科学基金项目:“网络社区环境中基于领域本体的用户兴趣模型与个性化知识服务研究”(08CTQ009)资助; 国家自然科学基金项目(70471037,70971083)资助; 上海财经大学211工程重点项目(211-6-44)资助;上海财经大学研究生创新基金项目(CXJJ-2008-330)资助
摘    要:目前个性化推荐领域的相关研究,很少考虑用户在资源属性上的兴趣差异,而资源属性往往是决定用户偏好的重要因素之一。针对这一问题,构建了基于资源多属性的用户评价模型和兴趣模型,并提出了一种改进的Pearson-Compatibility多属性群决策算法,在k-临近相似用户的推荐问题中引入该算法,结合协同过滤推荐的特点,对相似用户偏好差异性、残缺值、算法可能出现的提前收敛等问题进行了充分考虑,进而实现多属性的协同过滤。最后通过实验对算法的有效性进行验证,实验结果表明:算法在目标用户属性偏好的预测上,具有较高的准确度,对偏差值、残缺值具有较强的抗干扰能力,具有较强的实用价值。

关 键 词:个性化推荐  Pearson-Compatibility  群组决策  多属性  协同过滤  模拟退火  

The Application Research of Improved Group Decision Algorithm Based on Pearson-Compatibility in Multi-attribute Collaborative Filtering Recommendation
Li Daifeng,Yu Changrui,Qin Zheng,Dong Tianxi.The Application Research of Improved Group Decision Algorithm Based on Pearson-Compatibility in Multi-attribute Collaborative Filtering Recommendation[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2011,30(2).
Authors:Li Daifeng  Yu Changrui  Qin Zheng  Dong Tianxi
Institution:Li Daifeng,Yu Changrui,Qin Zheng and Dong Tianxi (School of Information management and engineering,Shanghai University of Finance and economics,Shanghai 200433)
Abstract:At present,in the field of personalized recommendation,insufficient attention is given to the differences of users' interest on the attributes of resources;however,the attributes of resources are usually an important factor to determine users' preferences.To this end,we constructed a user evaluation model and user interest model based on resource multi-attribute and proposed an improved Pearson-Compatibility group decision algorithm.We introduced the algorithm to solve the recommendation problem of k-neighb...
Keywords:personalized recommendation  Pearson-Compatibility  group decision  multi-attribute  collaborative filtering  simulated annealing algorithm  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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