通过相似度支持度优化基于犓近邻的协同过滤算法

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1、第３３卷第８期计算机学报Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．８２０１０年８月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＡｕｇ．２０１０通过相似度支持度优化基于犓近邻的协同过滤算法罗辛欧阳元新熊璋袁满（北京航空航天大学计算机学院北京１００１９１）摘要个性化推荐系统能基于用户个人兴趣为用户提供定制信息．此类系统通常使用协同过滤技术实现，其中一种广泛使用的经典模型是基于用户评分相似度的犽近邻模型．使用犽近邻模型需要预先计算出用户或者项目的犽个最近邻居，犽值过大时会导致计算量过大而影响推荐产生的实时性，而犽值过小则会导致推荐精度下降．为解决此问题，该文中提出了一种新的最

2、近邻度量———相似度支持度．基于相似度支持度，该文提出了数种能够在保持推荐精度和密度的前提下维持合理规模的犽近邻的策略．在真实大规模数据集上的实验结果表明，相比传统算法，该文提出的策略能够在保证推荐精度的前提下大幅降低计算复杂度．关键词个性化推荐；协同过滤；相似度支持度；犽近邻；近邻关系模型中图法分类号ＴＰ３９１犇犗犐号：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１０．０１４３７犜犺犲犈犳犳犲犮狋狅犳犛犻犿犻犾犪狉犻狋狔犛狌狆狆狅狉狋犻狀犓犖犲犪狉犲狊狋犖犲犻犵犺犫狅狉犺狅狅犱犅犪狊犲犱犆狅犾犾犪犫狅狉犪狋犻狏犲犉犻犾狋犲狉犻狀犵ＬＵＯＸｉｎＯＵＹＡ

3、ＮＧＹｕａｎＸｉｎＸＩＯＮＧＺｈａｎｇＹＵＡＮＭａｎ（犛犮犺狅狅犾狅犳犆狅犿狆狌狋犲狉犛犮犻犲狀犮犲，犅犲犻犺犪狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犅犲犻犼犻狀犵１００１９１）犃犫狊狋狉犪犮狋ＲｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍｓｗｈｉｃｈｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｐｅｏｐｌｅｗｉｔｈｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｕｓｕａｌｌｙｒｅｌｙｏｎＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＦｉｌｔｅｒｉｎｇ（ＣＦ）．ＡｃｌａｓｓｉｃａｌａｐｐｒｏａｃｈｔｏＣＦｉｓｂａｓｅｄｏｎ犽ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ（犽ＮＮ）ｍｏｄｅｌ，ｗｈｅｒｅｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏ

4、ｒｔａｎｔｔａｓｋｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｔｈｅ犽ＮＮｓｅｔｓｆｏｒｉｎｖｏｌｖｅｄｕｓｅｒｓｏｒｉｔｅｍｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｗｈｅｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ犽ＮＮｓｅｔｓ，ｔｈｅｒｅｉｓａｄｉｌｅｍｍａｔｏｄｅｃｉｄｅｔｈｅｖａｌｕｅｏｆ犽—Ａｔｏｏｓｍａｌｌｖａｌｕｅｗｉｌｌｌｅａｄｔｏｐｏｏｒｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ｗｈｅｒｅａｓａｔｏｏｌａｒｇｅｏｎｅｗｉｌｌｒｅｓｕｌｔｉｎｕｎａｃｃｅｐｔａｂｌｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．Ｉｎｔｈｉｓｗｏｒｋｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｆｉｒｓｔｅｍｐｉｒｉｃａ

5、ｌｌｙｖａｌｉｄａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｓｕｉｔａｂｌｅｖａｌｕｅｏｆ犽ｉｎ犽ＮＮｂａｓｅｄＣＦｗａｓａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｔｈｅｔｏｔａｌｌｙｉｎｖｏｌｖｅｄｅｎｔｉｔｉｅｓ，ａｎｄｔｈｅｎｆｏｃｕｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｔｈｅ犽ＮＮｓｅｔｓｉｎ犽ＮＮｂａｓｅｄＣＦｆｏｒｐｒｏｖｉｄｉｎｇｈｉｇｈｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｓｗｅｌｌａｓｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇｓｕｉｔａｂｌｅ犽ＮＮｓｅｔｓｉｚｅ．Ｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｉｓｏｂｊｅｃｔｉｖｅ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｐｒｏｐｏｓｅａ

6、ｎｏｖｅｌ犽ＮＮｍｅｔｒｉｃｎａｍｅｄＳｉｍｉｌａｒｉｔｙＳｕｐｐｏｒｔ（ＳＳ）．ＢｙｔａｋｉｎｇＳＳｉｎｔｏｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｔｈｅ犽ＮＮｂｕｉｌｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｄｅｓｉｇｎａｓｅｒｉｅｓｏｆｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ犽ＮＮｂａｓｅｄＣＦ．Ｔｈｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｓｔｕｄｉｅｓｏｎｐｕｂｌｉｃｌａｒｇｅ，ｒｅａｌｄａｔａｓｅｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｄｕｅｔｏｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｎｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆ犽ＮＮｓｅｔｂｒｏｕｇｈｔｂｙＳＳ，ＣＦａｄｊｕｓｔｅｄｂｙｔｈｅｎｅｗｓｔ

7、ｒａｔｅｇｉｅｓｔｕｒｎｅｄｏｕｔｔｏｂｅｓｕｐｅｒｉｏｒｔｏ犽ＮＮｂａｓｅｄＣＦｉｎｔｅｒｍｏｆｂｏｔｈｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．犓犲狔狑狅狉犱狊ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍ；ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｓｕｐｐｏｒｔ；犽ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ；ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｂａｓｅｄｍｏｄｅｌ收稿日期：２０１００６１１．本课题得到软件开发环境国家重点实验室探索性自选课题与中央高校基本科研业务费专项资金（ＹＷＦ

8、１００２０１２）资助．罗辛，男，１９８３年生，博士研究生，研究方向主要包括数据挖掘与数据