山东大学学报(理学版)

作者：郑荔平,胡敏杰,杨红和,林耀进

单位：闽南师范大学计算机学院, 福建 漳州 363000

关键词：协同过滤,属性约简,数据预处理,分类标记,粗糙集,

基金：国家自然科学基金资助项目(61303131);福建省教育厅科技资助项目(JAT170350);福建省教育厅科技资助项目(JAT170347)

协同过滤的推荐性能受限于评分矩阵中数据的稀疏性。针对这个问题,提出一种基于粗糙集的协同过滤方法,能在一定程度上缓解数据稀疏性的影响。首先进行数据预处理,即利用用户评分数量以及用户的评分值,作为用户进行分类的特征值,对用户进行分类;其次,利用粗糙集属性约简的方法剔除对用户分类影响较小的项目,生成更小的用户-项目评分矩阵,以降低数据的稀疏性和规模;最后基于约简后的数据集进行用户相似度的计算,获得目标用户真正近邻。实验结果表明,所提算法在常用评价推荐性能的指标MAE,COVERAGE,PRECISION和RECALL中显著优于COS,PCC,ADCOS,NHSM算法中的指标。

来源：2019年第2期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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