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针对稀疏的用户评分数据,国内外学者对协同过滤算法作了很多改进,归纳为填充法、改进相似度方法、结合内容的推荐等,这些单一方法都不能真正解决数据稀疏的问题。针对这个问题,提出一种填充法和改进相似度相结合的协同过滤算法。该算法首先利用填充法随机填充部分数据,改进的填充法预测评分时融入了项目属性信息,然后利用填充后的数据和新相似度方法作推荐,产生推荐结果,迭代m次,按照迭代m次被推荐项目平均评分的高低进行最后的推荐。实验表明,在数据稀疏的情况下,该算法与单一的方法比有更好的推荐效果。