一种改进的Item-based协同过滤推荐算法

被引：15

作者：

彭玉 ^{[1
]}

程小平 ^{[1
]}

徐艺萍 ^{[2
]}

机构：

[1] 西南大学计算机与信息科学学院

[2] 西南科技大学理学院

来源：

关键词：

推荐系统; 基于项的协同过滤; 属性相似性;

D O I：

10.13718/j.cnki.xdzk.2007.05.030

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

分析了协同过滤推荐系统中存在的用户多兴趣和项目多内容问题,提出了一种基于项的协同过滤改进算法,算法综合考虑了项目自身属性和用户评价的影响.试验表明该算法有效的解决了用户的多兴趣和项目的多内容问题,并且在用户评分数据比较稀疏的情况下也能有较好的推荐精度.

引用

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