论文研究-基于改进最近邻的协同过滤推荐算法.pdf

时间:2022-10-02 08:10:50
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文件名称:论文研究-基于改进最近邻的协同过滤推荐算法.pdf

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文件格式:PDF

更新时间:2022-10-02 08:10:50

论文研究

针对当前协同过滤推荐算法易受数据稀疏性与冷启动的问题,提出了一种改进最近邻的协同过滤推荐算法。建立用户-项目评分矩阵,并度量项目之间、用户之间的相似性,获取项目和用户的最近邻居,其中最近邻居的最优参数k值采用粒子群算法选择,在MovieLens和Book-Crossing数据集上进行了仿真对比实验。结果表明,相对于其他协同过滤推荐算法,该算法降低了平均绝对误差值,提升了推荐准确度,达到提高推荐质量效果的目的。


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