文件名称：结合信任关系的用户聚类协同过滤推荐算法
文件大小：1.15MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 05:53:45
协同过滤 信任关系 相似度算法 用户聚类 相邻用户
在传统的协同过滤推荐算法中, 相似度计算是算法中的核心, 然而之前的计算方式过于依赖用户的评分, 没有考虑到用户本身的属性以及信任度, 并且没有对恶意用户进行区分, 为解决上诉问题, 本文将一种改进的新型信任关系度量方式融入到相似度计算中, 这种新型的方法不仅考虑了恶意用户的影响, 并且有效地结合用户本身的属性. 另外, 文章就热点问题对相似度计算也进行了改进. 算法最终利用初始用户聚类不断迭代得到相邻用户, 有效的消除了冷启动和数据稀疏的问题. 实验部分, 通过与其它几种推荐算法的比较可以证明, 提出的算法能够有效提升推荐准确度.