一种基于BP神经网络的电影协同过滤算法

摘要：

针对新电影的冷启动问题提出一种基于BP神经网络的协同过滤推荐算法(IW-CFW),该算法将电影相似性采用BP神经网络进行融合,根据预测评分和真实评分之间的误差对BP网络模型进行优化调整,得到最终的预测模型.通过比较该算法和其他三种算法在MovieLens和Movie-Little数据集上的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE),实验结果证明该算法能有效解决新电影的冷启动问题,并能产生更准确的推荐结果.

关键词：BP神经网络;协同过滤算法;冷启动

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省青年创新人才类项目,;广州城建职业学院科研项目,

在线出版日期：2021-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：13-18