基于用戶偏好的協(xié)同過濾算法
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標(biāo)簽：協(xié)同過濾(9756)
針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法僅通過使用用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算用戶相似度以至于推薦精度不高的問題，提出一種改進(jìn)的協(xié)同過濾推薦算法。首先，以用戶評分的平均值作為分界點(diǎn)得出用戶間的評分差異度，并將其作為權(quán)重因子計(jì)算基于評分的用戶相似度；其次，依據(jù)用戶項(xiàng)目評分和項(xiàng)目類別信息挖掘用戶對項(xiàng)目類別的興趣度以及用戶項(xiàng)目偏好，并以此計(jì)算用戶偏好相似度；然后，結(jié)合上述兩種相似度加權(quán)產(chǎn)生用戶綜合相似度；最后，融合傳統(tǒng)項(xiàng)目相似度和用戶綜合相似度進(jìn)行評分預(yù)測及項(xiàng)目推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對于傳統(tǒng)的基于用戶評分的協(xié)同過濾推薦算法，所提算法在數(shù)據(jù)集下的平均絕對誤差值平均降低了2. 4%。該算法可在一定程度上提高推薦算法精度以及推薦質(zhì)量。
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