【摘 要】
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为改进传统协同过滤算法的准确率问题,该文提出一种基于加权因子的混合协同过滤算法。该算法核心是将传统的用户和物品协同过滤算法预测集合进行交集运算,并对其评分进行加权
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为改进传统协同过滤算法的准确率问题,该文提出一种基于加权因子的混合协同过滤算法。该算法核心是将传统的用户和物品协同过滤算法预测集合进行交集运算,并对其评分进行加权混合得到推荐结果。通过在Movie Lens-100k数据集上与传统协同过滤算法进行比较,结果表明,该文的混合协同过滤算法在平均绝对误差和均方根误差两个评价指标上都优于传统协同过滤算法。
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