加入懲罰因子的基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法
關(guān)鍵詞：個(gè)性化推薦 協(xié)同過(guò)濾 懲罰因子 物品相似度 覆蓋度
摘要：作為業(yè)界應(yīng)用最成功、最廣泛的個(gè)性化推薦算法之一,協(xié)同過(guò)濾算法依然面臨著諸多問(wèn)題與挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)的長(zhǎng)尾分布便是其中之一。由于用戶行為數(shù)據(jù)往往存在長(zhǎng)尾分布的現(xiàn)象,同時(shí)采用Jaccard相似度作為物品相似度計(jì)算公式的協(xié)同過(guò)濾算法往往傾向于為用戶推薦熱門物品,致使熱門的物品越來(lái)越熱門,冷門的物品越來(lái)冷門。在不斷給用戶推薦物品的過(guò)程中,該傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法推薦給用戶的物品集合越來(lái)越小,可能會(huì)漸漸失去個(gè)性化推薦的能力,影響用戶體驗(yàn),為降低熱門物品對(duì)物品相似度計(jì)算結(jié)果的影響,本文提出一種基于物品流行度的懲罰因子(Penalty Factor)來(lái)修正物品相似度公式。通過(guò)在三個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析,該改進(jìn)方法可在一定程度上提高推薦算法發(fā)掘新物品的能力。
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