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1、1000-9825/2003/14(09)1621©2003JournalofSoftware软件学报Vol.14,No.9∗基于项目评分预测的协同过滤推荐算法1,2+11邓爱林,朱扬勇,施伯乐1(复旦大学计算机与信息技术系,上海200433)2(上海电信技术研究院,上海200122)ACollaborativeFilteringRecommendationAlgorithmBasedonItemRatingPrediction1,2+11DENGAi-Lin,ZHUYang-Yong,SHIBai-Le1(DepartmentofComputer
2、andInformationTechnology,FudanUniversity,Shanghai200433,China)2(ShanghaiTelecomTechnologyResearchInstitute,Shanghai200122,China)+Correspondingauthor:Phn:86-21-58755256,E-mail:dal5758@sina.com;dal5758@etang.comhttp://dmgroup.org.cnReceived2002-08-08;Accepted2002-09-30DengAL,Zhu
3、YY,ShiBL.Acollaborativefilteringrecommendationalgorithmbasedonitemratingprediction.JournalofSoftware,2003,14(9):1621~1628.http://www.jos.org.cn/1000-9825/14/1621.htmAbstract:RecommendationsystemisoneofthemostimportanttechnologiesinE-commerce.WiththedevelopmentofE-commerce,them
4、agnitudesofusersandcommoditiesgrowrapidly,resultedintheextremesparsityofuserratingdata.Traditionalsimilaritymeasuremethodsworkpoorinthissituation,makethequalityofrecommendationsystemdecreaseddramatically.Toaddressthisissueanovelcollaborativefilteringalgorithmbasedonitemratingp
5、redictionisproposed.Thismethodpredictsitemratingsthatusershavenotratedbythesimilarityofitems,thenusesanewsimilaritymeasuretofindthetargetusers’neighbors.Theexperimentalresultsshowthatthismethodcanefficientlyimprovetheextremesparsityofuserratingdata,andprovidbetterrecommendatio
6、nresultsthantraditionalcollaborativefilteringalgorithms.Keywords:E-commerce;recommendationsystem;collaborativefiltering;itemsimilarity;recommendationalgorithm;MAE(meanabsoluteerror)摘要:推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量
7、急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下∗SupportedbytheNationalHighTechnologyDevelopment863ProgramofChinaunderGrantNos.863-317-01-04-99,863-306-ZT06-07-02(国家高科技发展计划(863))第一作
8、者简介:邓爱林(1975－),男,湖北黄冈人,博士,工程师,主要研究领域为数据库,知识库.1622JournalofSof
