论文部分内容阅读
在用户的协同过滤推荐模型中，用户对项目评分的偏好行为会导致计算用户之间的相似性出现偏差，影响推荐的质量。文章根据用户的评分习惯划分用户，利用大间隔寻找用户的近似邻居，提出了一种基于用户偏好的协同过滤推荐算法，首先引入一种新的相似性度量方法计算用户之间的相似度，再构建一种基于用户偏好的协同过滤推荐模型。实验结果表明，该算法能有效提高推荐质量。