基于不同数据集的协作过滤算法评测

Journal of Tsinghua University(Science and Technology)（2009）

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摘要

针对协作过滤算法评测中普遍采用单一数据集,该文将传统的User-based(近邻数为20)、Item-based、Item average、Item user average和Slope One 5种算法应用于MovieLeas和Book-Crossing两种数据分布特征不同的数据集.结果显示,在Movielens这种评分值相对比较稠密的数据集上,Slope One算法的预测精度最好;而在评分值相对比较稀疏的Book-Crossing数据集上,Item-based算法的预测精度最好,Slope One的预测精度最差.选择算法应根据用户和资源分布具体情况确定.

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关键词

Algorithm evaluation,Collaborative filtering,Personalized recommendation

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