%0 Journal Article
%T 基于项相关图的协同过滤算法
%A 王丽萍？
%J 计算机科学
%D 2014
%R 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.05.059
%X 在电子商务中,准确的推荐结果可以提高商品的成交量,从而给企业带来更多的收益。为了提高推荐算法的准确性,提出了一种基于项相关图的协同过滤算法。以商品作为顶点,以共同购买两个商品的用户数作为连接这两个顶点的边,将用户-项评分矩阵转换成一个项相关图。根据项相关图确定项与项之间的相似性,设计了一种综合了项相关图相似性和平均值相似性的推荐算法。实验结果表明,提出的推荐算法具有很好的预测准确性,明显优于相关的项推荐算法。
%K 推荐系统
%K 协同过滤
%K 项相关图
%K 随机游走
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140559&flag=1