%0 Journal Article
%T A New Similarity Method Used in Personalized Recommendation<br>个性化推荐中一种新的相似性计算方法
%A 龚松杰
%J 计算机系统应用
%D 2008
%I 
%X 个性化推荐是电子商务系统中最重要的技术之一,随着用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降。针对传统相似性度量方法的不足,提出了一种新的基于模糊相似优先比的相似性度量方法,根据项目之间的相似性预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用相似优先比计算目标用户的最近邻居。实验表明,该度量方式能够提高个性化推荐系统的推荐质量。
%K 个性化推荐
%K 相似性
%K 模糊相似优先比
%K 稀疏性
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D4F6864C950C88FFCE5B6C948A639E39&aid=5367F7EF231B6D781AAC67B385614F9D&yid=67289AFF6305E306&vid=BCA2697F357F2001&iid=DF92D298D3FF1E6E&sid=117F81797AB182FC&eid=CFAC5CB624A41AFD&journal_id=1003-3254&journal_name=计算机系统应用&referenced_num=0&reference_num=4