Institutional Repository of School of Information Engineering and Artificial Intelligence
| 基于SGA-RBF的协同过滤算法研究 | |
王玉珍 ; 许艳茹; 常丹
| |
| 2019 | |
| 发表期刊 | 统计与决策
 |
| 期号 | 4页码:75-79 |
| 摘要 | 为减小协同过滤算法造成的误差,提高推荐的效率和质量。文章用遗传算法优化RBF神经网络的初始权值,提出了SGA-RBF神经网络模型,在项目相似度的基础上,将SGA-RBF神经网络与协同过滤算法结合,预测了未评分项目的分数,将预测评分和实际评分进行比较,并计算了平均相对误差。经过遗传算法的优化,RBF神经网络的初始权值更加准确。实验结果显示,改进的协同过滤算法使预测更加精确,MAE值更低,具有一定的现实价值。 |
| 关键词 | RBF神经网络 协同过滤 遗传算法 |
| DOI | 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.04.017 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | CSSCI |
| ISSN | 1002-6487 |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/10978 |
| 专题 | 信息工程与人工智能学院 工商管理学院 |
| 作者单位 | 1.兰州财经大学丝绸之路经济研究院; 2.兰州财经大学信息工程学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王玉珍,许艳茹,常丹. 基于SGA-RBF的协同过滤算法研究[J]. 统计与决策,2019(4):75-79. |
| APA | 王玉珍,许艳茹,&常丹.(2019).基于SGA-RBF的协同过滤算法研究.统计与决策(4),75-79. |
| MLA | 王玉珍,et al."基于SGA-RBF的协同过滤算法研究".统计与决策 .4(2019):75-79. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 27962.pdf（1641KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 暂不开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 | |
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