摘要
随着互联网的迅速发展,网络上可用的数据呈爆炸式增长,搜索相关信息的过程花费了大量的时间,为了解决这一问题,推荐系统应运而生.协同过滤推荐算法是推荐系统的重要组成部分.针对传统协同过滤推荐算法中数据稀疏性严重影响推荐精确性的问题,提出了一种基于专家动态生成的协同过滤推荐算法.该算法通过计算用户之间的交叉性、信任性以及趋同性三项指标值和专家因子值动态地为每个用户挖掘出特定的专家数据集,然后通过计算用户与所挖掘专家数据集之间的相似度来预测评分.在FilmTrust数据集上的实验结果表明,相较于传统的基于用户的协同过滤推荐算法(UBCF)和采用均值中心化改进的UBCF算法(RUBCF),MAE分别降低了75.18％和6.90％,RMSE分别降低了69.73％和6.54％,精确性得到了明显的提升.
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