基于覆盖约简的个性化协同过滤推荐方法

作者：张志鹏; 张尧; 任永功^*

来源：模式识别与人工智能, 2019, 32(07): 607-614.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201907004

• 推荐系统
• 协同过滤
• 覆盖约简
• 个性化推荐

协同过滤(CF)无法同时提供高精度和多样化的个性化推荐.基于此情况,文中提出基于覆盖约简的协同过滤方法(CRCF).结合覆盖粗糙集中的覆盖约简算法与CF中的用户约简,匹配覆盖中的冗余元素与邻近用户中的冗余用户,利用覆盖约简算法将冗余用户从目标用户的邻近用户中移除,保证CF中邻近用户的高效性.在公开数据集上的实验表明,在稀疏数据环境下,CRCF可以同时为目标用户提供高精度和多样化的个性化推荐.

• 单位
  辽宁师范大学; 自动化学院; 大连工业大学