個性化推薦系統(tǒng)中相似度計算的優(yōu)化
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標(biāo)簽：推薦系統(tǒng)(10045)相似度(2673)
個性化推薦系統(tǒng)能夠比較有效的解決我們獲取信息時遇到的信息過載問題，發(fā)展至今產(chǎn)生了許多經(jīng)典的推薦算法，其中最成熟應(yīng)用最為廣泛的是協(xié)同過濾算法。相似度的準(zhǔn)確計算在協(xié)同過濾算法中起到了非常重要的作用，為了進(jìn)一步提高推薦系統(tǒng)的推薦準(zhǔn)確率，本文對相似度計算方法進(jìn)行了研究。通過項(xiàng)目相似度和評分差異性對計算結(jié)果影響的大小，計算時給予不同的權(quán)重，并在MovieLens上對推薦結(jié)果進(jìn)行預(yù)測，試驗(yàn)結(jié)果顯示，MAE值降低了2.5%，優(yōu)化后的相似度計算方法可以提高個性化推薦系統(tǒng)的推薦準(zhǔn)確率。
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