【摘 要】
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针对传统协同过滤方法中存在的冷启动和数据稀疏等问题,结合基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤提出一种混合协同过滤算法。在相似度的计算中提出改进算法来提高相似度
【基金项目】
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陕西省自然科学基金资助项目（2012JQ8029）, 陕西省教育科研计划资助项目（12JK0938）
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针对传统协同过滤方法中存在的冷启动和数据稀疏等问题,结合基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤提出一种混合协同过滤算法。在相似度的计算中提出改进算法来提高相似度计算的精确度;在预测未评分值时引入控制因子、平衡因子进行加权综合预测,最后再进行综合推荐。实验过程中采用Movie Lens数据集作为测试数据,同时采用平均绝对误差作为实验的测试标准。实验结果表明,基于用户-项目混合协同过滤算法在评分矩阵极度稀疏的环境下提高了推荐的性能,并能有效提高预测的精度。
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