一种基于自适应局部融合参数的协同过滤方法

doi:10.3969/j.issn.1000-3428.2014.01.008

计算机工程

一种基于自适应局部融合参数的协同过滤方法

程小林^1,2，熊焰¹，刘青文¹，陆琦玮¹

(1. 中国科学技术大学计算机科学与技术学院，合肥 230027；2. 中国卫星海上测控部，江苏江阴 214431)

收稿日期:2012-12-24 出版日期:2014-01-15 发布日期:2014-01-13
作者简介:程小林(1988－)，男，硕士研究生，主研方向：机器学习，推荐系统；熊焰，教授、博士生导师；刘青文、陆琦玮，博士
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61232018, 61170233, 61272472, 61272317, 61202404)；博士后基金资助项目(2011M501060)

A Collaborative Filtering Method Based on Adaptive Local Fusion-parameter

CHENG Xiao-lin ^1,2, XIONG Yan ¹, LIU Qing-wen ¹, LU Qi-wei ¹

(1. School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China; 2. China Satellite Maritime Tracking and Control Department, Jiangyin 214431, China)

Received:2012-12-24 Online:2014-01-15 Published:2014-01-13

摘要/Abstract

摘要： 基于内存的协同过滤推荐系统存在数据稀疏和数据集异构的问题。为此，提出一种基于变权重相似度计算和自适应局部融合参数的协同过滤方法。通过统计数据集，提取用户-项目评分项的用户情感信息量计算用户相似度，同时根据用户-项目评分项的评分质量改进项目相似度计算方法，利用基于相似用户(或项目)的方法预测置信度，得到自适应局部融合参数，以增强协同过滤方法对数据集的适应能力。实验结果表明，相比传统全局融合参数方法，该方法在数据稀疏情况下的平均绝对误差降低了0.02，具有较高的推荐精度和推荐覆盖度，并且有效解决了数据稀疏和数据集异构问题。

Abstract: Aiming at the problem of data sparsity and dataset heterogeneity in memory-based collaborative filtering recommendation system, this paper proposes a collaborative filtering method based on variable weight similarity computation and Adaptive Local Fusion- parameter(ALFP). The method extracts user emotion information of user-item rating by counting data set to compute user similarity, meanwhile, according to user-item rating quality to improve item similarity computation method. The method then gets ALFP to enhance collaborative filtering’s adaptability to dataset by forecast confidence of user-based method and item-based method. Experimental results show that the method outperforms traditional Global Fusion-parameter(GFP) method by 0.02 with Mean Absolute Error(MAE) in case of data sparsity, it has higher recommendation precision and recommendation coverage, and effectively solves the problem of data sparseness and heterogeneous data sets.

Key words: recommendation system, collaborative filtering, data sparsity, memory-based method, similarity computation, Global Fusion-parameter(GFP), Adaptive Local Fusion-parameter(ALFP)

中图分类号:

TP391

程小林，熊焰，刘青文，陆琦玮. 一种基于自适应局部融合参数的协同过滤方法[J]. 计算机工程, doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.01.008.

CHENG Xiao-lin, XIONG Yan, LIU Qing-wen, LU Qi-wei. A Collaborative Filtering Method Based on Adaptive Local Fusion-parameter[J]. Computer Engineering, doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.01.008.

http://www.ecice06.com/CN/Y2014/V40/I1/39

参考文献

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