基于用户语义相似性的协同过滤推荐算法.pdf

年 月 机械设计与制造工程 ．
第 卷 第 期 ．．
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基 于用 户 语 义相 似 性 的协 同过 滤 推荐 算 法
李 想 ，周 良
南京航空航天大学 计算机科学与技术学院，江苏 南京
摘要：为了解决协同过 滤推荐中的稀疏性问题 ，提 出一种基 于用户语 义相似性的协 同过滤推荐算
法。算法考虑到项 目之间内在的语义关系，通过构建领域本体来计算项 目之间的语 义相似度，并
综合项 目语义相似度和用户评分数据来度量 用户语义相似性。实验结果表 明，该算法在 用户评
分数据 极端稀 疏 的情 况下 ，依 然 可以获得较 高的推荐 质量 。
关键 词 ：推荐 系统 ；协 同过滤 ；稀 疏性 ；领域 本体 ；语 义相似性
中图分 类号 ： 文献标 识码 ： 文章 编号 ：— 一—
协 同过 滤推荐 是 当前 应用 最广泛 、最成 功 的个 的推荐质量下降的问题 ，提高推荐的准确性 。
性化推荐技术。协同过滤推荐 主要根据用户对项
目的评 分数 据 ，发 现用 户之 间或者项 目之 间 的相 关 基于用户语义相似性的协同过滤推荐流程
性 ，预测 目标用户对未评分项 目的喜好程度 ，从而 协同过滤推荐根据 目标用户最近邻居集的偏
产生推荐。目前常用 的协 同过滤推荐算法主要分 好来 预测 目标用 户 的偏 好 ，推荐 流程 主要分为 个
为 类 ：基于用户的协同过滤推荐和基于项 目的协 部分 ：发现用户最近邻和产生推荐。基于用户语义
同过 滤推荐 ⋯ 。 相似性的协同过滤推荐通过引入语义知识 ，同时综
传统的基于用户的协 同过滤推荐