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基于改进相似度计算方法的协同过滤算法研究

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协同过滤算法是目前推荐系统中应用最广泛的技术,相似度的计算是该算法中关键的一步,它直接影响到后续的目标用户邻居集的选取及评分预测,最终决定着推荐的准确度.在传统的基于用户的协同过滤中,相似度的计算未考虑用户评分差异和商品的热度对相似度计算的影响.论文引入平均评分修正因子和热门商品惩罚因子,对传统的相似度计算公式加以优化.实验表明,改进后的相似度算法在电影推荐时,平均绝对误差(MAE)值较其他相似度算法更低,有着更好的推荐效果.
Research on Collaborative Filtering Algorithm Based on Improved Similarity Calculation Method

赵永生、祁云嵩

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

推荐算法 协同过滤 相似度计算 电影推荐

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.03.005

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(3)
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