改进型协同过滤的图书推荐算法

摘要：

针对用户从海量图书中选择喜欢图书较难的问题,提出一种基于图书属性分组的改进协同过滤算法.该算法首先根据用户喜欢的图书类型去选择相似用户,缩小数据集,再根据基于用户的协同过滤算法寻找最近邻居集合,然后根据项目推荐值的方法向用户推荐感兴趣的图书序列.实验结果表明:在同一数据量下,该算法在推荐数据量以及覆盖率方面均优于同类算法.

关键词：协同过滤、用户分组、用户相似度

所属期刊栏目：36

分类号：TG4(焊接、金属切割及金属粘接)

资助基金：国家级大学生创新创业训练项目;陕西省大学生创新创业训练项目;陕西省教育科学“十三五”规划项目;咸阳师范学院“青年骨干教师”培养项目;咸阳师范学院专项科研基金项目

在线出版日期：2020-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：66-69