融合兴趣差异和评分差异的协同过滤推荐算法

摘要：

针对协同过滤推荐算法中计算用户间相似度精准度低的问题,提出一种融合兴趣差异和评分差异的协同过滤推荐算法.结合标签信息和项目评分挖掘用户兴趣,利用信息熵度量用户间兴趣差异;为消除多种因素对项目评分数值作用效果的差距,以用户评分的最大差值为基准度量用户间评分差异;分析兴趣差异和评分差异定义用户间综合相似度并进行推荐.实验结果表明,该算法的用户间相似度计算结果比其它推荐算法准确.

关键词：个性化推荐、协同过滤算法、标签信息、兴趣差异、评分差异、信息熵、用户间相似度

所属期刊栏目：44

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61976140

在线出版日期：2023-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1721-1728