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项目方面论文范文例文,与基于项目相似度计算改进的协同过滤算法相关论文范文
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件下,本文提出的预测公式有很好的预测效果.四、实验过程及结果分析
1.数据来源
本文采用Movielens站点提供的数据集,该数据集包括943个用户对1682部电影的100000条评分,评分取值为（1,2,3,4,5）中任一个数,值越大说明用户喜好程度越高,每个用户至少评价了20部电影.
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2.测试方法
本文随机抽取其中80000条评分作为训练集,剩余20000条数据作为测试集,分别采用余弦相似性（公式1）和本文提出的改进地余弦相似性（公式6）进行相似度度量,并都采用本文提出的评分预测公式进行预测.
3.评测标准
本文采用平均绝对误差MAE作为评测标准,它是常用的推荐算法质量评价标准.
(9）
num为算法评分项目数目,为基于算法预测的评分,测试集中用户原始打分.
4.试验结果
图
五、结论
从上图可以看到,本文提出的改进算法的精度明显优于传统算法,这证明改进的余弦相似度计算方法比传统余弦相似度算法准确度高,因为它将每个项目的被评分规模考虑进去,排除了传统余弦相似度算法因为某些项目的打分用户数目大导致与其他并非很相似的项目计算结果很相似的可能.图中显示,当最近邻数目为10时,改进算法的精度最高；当最近数目大于10时,随着最近邻数目的增多,预测精度反而降低,从10以后的最近邻的相似度开始降低.在传统算法中,最近邻数目从40到50之间时,预测精度反而上升,这说明最近邻从40到50之间的存在着可能更相似的用户.通过这些对比,证明了本文的改进算法的有效性.
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参考文献:
[1]刘玮:电子商务系统中的信息推荐方法研究.情报科学.2006,2
[2]BadrulSarwar,GeeKarypis,JosephKonstan,etc.Item-BasedCollabrativeFilteringRemendationAlgorithms.WWW10.2001
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文.
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