一种基于协作过滤的电子图书推荐系统  

An E-Book Recommender System with Collaborative Filtering

作　　者：曾庆辉[1] 邱玉辉[1] 

机构地区：[1]西南师范大学计算机与信息科学学院,重庆400715

出　　处：《计算机科学》2005年第6期147-150,共4页Computer Science

基　　金：重庆市自然科学基金;项目编号:CSTC;2004BB2086

摘　　要：推荐系统中最常见信息过滤技术是基于内容的过滤和协作过滤,协作过滤由于有其自身的优点得到迅速发展,并得到广泛应用,但传统的协作过滤算法存在着稀疏性、扩展性和同义性等问题。本文提出一种基于评价矩阵列向量的图书协作过滤算法,并把这个算法应用到了一个数字图书馆的电子图书推荐系统中。此图书协作过滤算法主要计算图书之间的相似度而不是用户之间的相似度,可以大大降低计算量。实验也表明,这个算法比传统的基于用户的协作过滤算法有优势。Collaborative filtering and content-based filtering are the most common information filtering technology in recommender system. Collaborative filtering is becoming the popular one and has been used widely because of its good quality. But traditional collaborative filtering algorithm has the shortcomings of sparsity,scalability and synonymy. In this paper,we present a new collaborative filtering algorithm base on the column-vector of the evaluations matrix for an e-book recommender system in the digital library. The algorithm computes the similarity of books instead of the shailarity of users,which can remarkably alleviate the workload. Our experiments suggest that the algorithm provides better performance than user-based algorithm.

关 键 词：推荐系统 协作过滤 电子图书 过滤算法 信息过滤技术 数字图书馆 基于内容 评价矩阵 基于用户 相似度 稀疏性 扩展性 列向量 计算量 应用 传统 

分 类 号：TP311.5[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP393.092[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]