文件名称：基于用户特征的协同过滤推荐算法
文件大小：1.51MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 06:21:24
协同过滤 属性特征 兴趣特征 信任度 特征相似性
协同过滤算法是目前在电商系统中应用最广的推荐技术.为了缓解传统基于用户的协同过滤算法在冷启动、推荐准确性和数据稀疏性方面的缺点，本文提出基于用户特征的协同过滤推荐算法.此算法利用注册信息提取属性特征，并对已有的评分信息提取兴趣特征和信任度，综合以上各特征融合特征相似性进一步产生推荐.实验结果表明，与传统的基于用户的协同过滤算法做对比，基于用户特征的协同过滤算法对推荐的精度有大幅的提高.