Resumen

El algoritmo de recomendación de filtrado colaborativo es uno de los algoritmos de recomendación más investigados y utilizados en los sistemas de recomendación personalizados. Con el objetivo de resolver el problema de la escasez de datos existente en el algoritmo de recomendación de filtrado colaborativo tradicional, que conduce a una precisión inexacta de la recomendación y a una baja eficiencia de la misma, en este artículo se propone un algoritmo de filtrado colaborativo mejorado. El algoritmo se mejora en los tres aspectos siguientes: en primer lugar, considerando que el cálculo de similitud de puntuación tradicional se basa excesivamente en los elementos de puntuación comunes, se introduce el cálculo de similitud de Bhattacharyya en la fórmula de cálculo tradicional; en segundo lugar, se añade el peso de la confianza para calcular con precisión el valor de la confianza directa y se introduce el mecanismo de transferencia de confianza para calcular el valor de la confianza indirecta entre los usuarios; por último, se integran la similitud y la confianza de los usuarios, y el resultado de la predicción se genera mediante el método de ponderación de la confianza. Los experimentos muestran que el algoritmo propuesto puede mejorar eficazmente la precisión de la predicción de las recomendaciones.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:algoritmo de filtrado de recomendaciones, algoritmo de recomendaciones utilizado, problema de los datos, elementos de puntuación comunes, precisión de las recomendaciones, cálculo de similitud de bhattacharyya, mecanismo de transferencia de confianza, valor de confianza directo, cálculo de similitud de puntuación, sistema de recomendaciones personalizadas
• Keywords:filtering recommendations algorithm, used recommendations algorithm, problem of data, common scoring items, accuracy of recommendations, bhattacharyya similarity calculation, trust transfer mechanism, direct trust value, scoring similarity calculation, personalized recommendations system