利用模糊分块改进协同过滤的扩展性和准确性

王晓军, 付超

南京邮电大学 信息网络技术研究所, 南京 210003

收稿日期:2016-09-13出版日期:2017-02-28发布日期:2017-03-14

作者简介:王晓军(1968-),女,副研究员,E-mail:xjwang@njupt.edu.cn.
基金资助:国家自然科学基金项目（61003237）

Enhancing Scalability and Accuracy of Collaborative Filtering Using Fuzzy Blocking

WANG Xiao-jun, FU Chao

Institute of Information and Network Technology, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China

Received:2016-09-13Online:2017-02-28Published:2017-03-14

摘要/Abstract

摘要： 项目的协同过滤方法利用项目之间相似性预测用户对项目的评分，但相似项的选择面临可扩展性和准确性的问题。为此，提出分布式协同过滤方法，利用模糊分块技术将项目集分成若干块，然后仅在各块内比较项目的相似性。通过裁剪相似关系图进一步改善效率，从图中去除不可能相似的项目之间的边。最后，利用图的分区技术，将相似关系图分割为若干较小的区，在各分区上并行计算项目的相似度。实验结果表明，该方法能改善推荐系统的准确性和可扩展性。
中图分类号:
TP391

引用本文

王晓军, 付超. 利用模糊分块改进协同过滤的扩展性和准确性[J]. 北京邮电大学学报, 2017, 40(1): 74-78.
WANG Xiao-jun, FU Chao. Enhancing Scalability and Accuracy of Collaborative Filtering Using Fuzzy Blocking[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2017, 40(1): 74-78.





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