填补法和改进相似度相结合的协同过滤算法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-12 合作期刊: 《计算机应用研究》

邢长征 金媛

摘要： 针对稀疏的用户评分数据，国内外学者对协同过滤算法做了很多改进，归纳为填充法、改进相似度方法、结合内容的推荐等，这些单一方法都不能真正解决数据稀疏的问题。针对这个问题，提出一种填充法和改进相似度相结合的协同过滤算法。该算法首先利用填充法随机填充部分数据，改进的填充法预测评分时融入了项目属性信息，然后利用填充后的数据和新相似度方法做推荐，产生推荐结果，迭代m次，按照迭代m次被推荐项目平均评分的高低进行最后的推荐。实验表明，在数据稀疏的情况下，该算法与单一的方法比有更好的推荐效果。

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