一種改進(jìn)的top-N協(xié)同過(guò)濾推薦算法
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標(biāo)簽：協(xié)同過(guò)濾(9756)推薦算法(9953)
針對(duì)傳統(tǒng)的相似度計(jì)算方法僅依靠用戶(hù)評(píng)分信息矩陣來(lái)計(jì)算物品或用戶(hù)相似度，物品相似度的計(jì)算考慮了所有用戶(hù)的歷史反饋信息等問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法。以所有物品的度的平均值作為閡值，在用戶(hù)相似度計(jì)算公式中引入用戶(hù)共同評(píng)分權(quán)重以及流行物品權(quán)重；在物品相似度計(jì)算公式中引入物品時(shí)間差因素和用戶(hù)共同評(píng)分權(quán)重。將興趣相似的用戶(hù)聚成一類(lèi)，在類(lèi)內(nèi)應(yīng)用推薦算法分別為用戶(hù)進(jìn)行推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法，新算法得到的推薦結(jié)果在召回率上提高了2. 1%。該算法可在一定程度上提高推薦算法的精度以及推薦質(zhì)量。
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