摘要
针对用户共同评分很少甚至没有时,传统相似度计算性能较差的问题,以及传统加权slope one算法在进行预测评分时未考虑项目相似度对预测结果的影响,提出一种融合巴氏系数的加权slope one算法(BCWSOA).该算法主要针对上述两个问题进行改进,一是利用巴氏系数对用户相似度进行改进.首先用皮尔逊相关系数计算用户局部相似度,Jaccard相似性计算用户全局相似度,巴氏系数分析用户相关性,然后将巴氏系数作为权重因子优化用户局部相似度,最后使用参数α组合优化用户局部相似度和用户全局相似度,从而获得融合相似度.参数α用来凸显不同相似度在融合相似度中的权重;二是利用巴氏系数改进预测评分,考虑项目相似度对预测结果的影响,计算项目相似度并将其作为权重改进加权slope one算法预测评分公式.通过在MovieLens100k数据集上的实验表明,相比于其他算法,提出的BCWSOA算法准确度有所提高.
国家科技期刊平台
NSTL
维普
万方数据