基于用户和项目组合的协同过滤推荐算法

摘要：

协同过滤算法是电子商务系统中一种重要的个性化推荐技术之一.但是随着电子商务规模的扩大,评分矩阵的稀疏性问题严重的影响了协同过滤算法的推荐效果.该文通过分析并研究了传统的协同过滤算法的不足,提出了一种新的基于用户和项目组合的协同过滤算法,在对稀疏矩阵进行填充时,不仅考虑到了项目之间的相关性,还考虑到了用户之间的相关性,然后在此基础上,构造虚拟的评分矩阵,最后再进行综合推荐.实验结果表明,在评分矩阵极其稀疏的情况下,该算法能有效的提高预测精度.

关键词：协同过滤、数据稀疏性、个性化推荐

所属期刊栏目：7

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：3969-3971