文件名称：基于邻近项目的Slope One协同过滤算法 (2014年)
文件大小：958KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-10 01:33:30
自然科学 论文
协同过滤是个性化推荐系统中的常用技术，数据稀疏性是影响协同过滤算法预测准确度的主要因素。提出了改进的Slope One算法，在该算法中，首先根据用户历史评分计算项目间相似性，然后依据项目相似性选取当前活跃用户评价过的k个相似项目记为邻近项目集合，并计算目标项目与其邻近项目的评分偏差，最后以项目间相似性为权重，计算当前活跃用户对目标项目的评分预测值。该算法使用邻近项目进行计算，降低数据的稀疏性，同时减少了计算量。使用标准MovieLens数据集对该算法的预测结果进行验证，结果表明：相对于原算法，该算法提高了