计算机应用研究

作者：邱宁佳,薛丽娇,贺金彪,王鹏,杨华民,

单位：长春理工大学计算机科学技术学院,吉林长春130022；

关键词：隶属矩阵,FP-Tree,多属性类别,CNB模型,

基金：吉林省科技发展计划技术攻关项目(20190302118GX):吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20190600KJ)；；

针对传统度量相似性方法中忽略项目多属性类别差异的问题，提出一种改进项目多属性类别划分的推荐算法。首先构建项目—用户隶属矩阵挖掘用户间的隶属关系，并创建相似邻居FP-Tree以提取最近邻居集；然后分析用户间共同项目相似性和项目多属性类别划分的差异性，通过权重因子将共同项目和多属性类别融合，构建CNB度量模型度量邻居相似程度；最后对所得相似用户进行降序排列，获取更加精准的相似用户，完成推荐工作。结合医药数据集验证该算法的有效性，结果表明其时间复杂度、推荐准确性和平均精度均值均有较好的提升。

来源：2020年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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