结合用户背景信息的协同过滤推荐算法

针对个性化推荐系统中协同过滤算法面对的数据稀疏问题,提出了一种结合用户背景信息的推荐算法。该算法充分利用已有的用户数据和领域知识,对用户背景信息的相似度建模,在进行协同过滤前预先填充用户—项评分矩阵。实验表明该方法能够有效地提高推荐精度,并且不会带来性能上的瓶颈。