一种协同过滤算法在网络干扰过滤中的应用

摘要

研究网络干扰过滤优化问题.网络通信中的干扰信息对网络性能造成了不容忽视的负面影响,降低了用户搜索目标信息的效率,由于网络干扰信息量大,网络环境复杂,采用传统方法进行过滤时,往往过滤得不够充分,效果较差.为提高通讯精度提出一种基于协同过滤算法的网络干扰过滤方法.依据协同过滤算法理论,构建网络项目的特征相似性模型,为避免评价稀疏产生的不足,采用新颖的相似度计算方法,获取项目之间的相似度,得到项目特征邻居,对项目预测评分进行大小排序,选择排在最前面的N个项作为推荐项给用户,其余的则作为干扰项进行过滤,实现对网络干扰的有效过滤.实验结果表明,采用改进算法进行网络干扰过滤,能够有效地提高过滤的准确度,降低误判率,获得较好的过滤效果,提高了用户获取目标信息的效率,并满足了网络用户的实际需求.