融合用户兴趣度与项目相关度的电影推荐算法研究

摘要：

在目前的电影推荐系统中,传统的推荐算法具有用户评分数据稀疏的不足,因此无法根据用户喜好进行准确推荐.针对上述问题,本文提出一种融合用户兴趣度与项目相关度的电影推荐算法,此算法基于项目类别属性的用户兴趣度计算用户间相似性,并结合基于关联规则思想计算项目间相似性从而产生推荐.基于Movielens数据集的实验结果表明,本文所提出的算法比传统的推荐算法在推荐准确度上有明显提高.

关键词：电影推荐、用户兴趣度、项目相关度、协同过滤

所属期刊栏目：13

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：22-26