SPCF：一种基于内存的传播式协同过滤推荐算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 赵琴琴; 鲁凯; 王斌 |
| 刊名 | 计算机学报
 |
| 出版日期 | 2013 |
| 卷号 | 36.0期号:003页码:671 |
| 关键词 | 推荐系统 相似度传播 基于内存的协同过滤 |
| ISSN号 | 0254-4164 |
| 英文摘要 | 基于内存的协同过滤是当前互联网推荐引擎中的核心技术．然而，目前该技术的发展面临着严重的用户评分稀疏性问题．该文通过采用传播的思想对数据稀疏性问题进行了有益的探索和研究，并提出了一种改进的基于内存的协同过滤推荐算法SPCF．该算法通过相似度传播，寻找到更多、更可靠的邻居，然后在此基础上，从用户和项目两方面信息考虑对用户进行推荐．在MovieLens和YahooMusic数据集上的实验结果表明，SPCF在MAE指标上比传统的基于内存的协同过滤推荐算法有明显的提高． |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37457]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵琴琴,鲁凯,王斌. SPCF：一种基于内存的传播式协同过滤推荐算法[J]. 计算机学报,2013,36.0(003):671. |
| APA | 赵琴琴,鲁凯,&王斌.(2013).SPCF：一种基于内存的传播式协同过滤推荐算法.计算机学报,36.0(003),671. |
| MLA | 赵琴琴,et al."SPCF：一种基于内存的传播式协同过滤推荐算法".计算机学报 36.0.003(2013):671. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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