基于改进相似度的协同过滤算法研究

发布时间：2017-09-20 18:20

  本文关键词：基于改进相似度的协同过滤算法研究

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【摘要】：协同过滤利用邻居用户的偏好对目标用户的偏好进行推荐预测,相似度计算是其关键。传统的相似度计算忽略了用户共同评分项目数与用户平均评分的影响,以至于在数据稀疏时不能很好地度量用户间的相似度。提出了两个修正因子来改进传统相似度,同时改进了协同过滤算法,将其应用于电影推荐。仿真结果表明,在电影推荐中,基于改进后相似度计算的协同过滤算法能取得比传统算法更低的MAE值,提高了电影推荐质量。
【作者单位】： 电子科技大学数学科学学院;新疆财经大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 协同过滤 Pearson相似度 共同评分项目 电影推荐
【基金】：国家自然科学基金(61163066)资助
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 到稿日期:2015-10-13返修日期:2016-01-25本文受国家自然科学基金(61163066)资助。1前言随着互联网和信息技术的迅速发展,影视行业也得到充分的发挥空间,越来越多的电影丰富着我们的生活。然而,面对数不胜数的电影,人们寻找自己感兴趣的电影的能力却没有得到相应的提高。有些

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本文编号：889666