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提高相似度計算的準確率的過濾推薦算法

大?。?/span>0.72 MB 人氣: 2017-11-23 需要積分:0

  為了進一步提高相似度計算的準確性,提出了一種優化組合相似度的協同過濾推薦算法。首先,建立用戶項目評分時間矩陣,根據用戶對共同評分項目的評分時間先后順序,計算用戶之間的影響力;其次,根據用戶對共同評分項目的評分差異,計算評分差異的加權信息熵;最后,將時序行為影響力融入到基于加權信息熵的相似度中,其中融合參數d由隨機粒子群優化算法選擇。通過與其他相似度計算方法比較,該算法降低了標準平均絕對誤差和流行度,在一定程度上降低了數據稀疏性的影響,能更準確地計算相似度,從而提高了推薦質量。
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