一种利用Vague集理论改进的协同过滤推荐算法

摘要：

针对项目特征难以表达问题，提出采用Vague集理论对其进行提取与表示，在此基础上进行项目相似性聚类，利用聚类内项目相似性对未评分项目进行评分值预测，从而消除协同过滤推荐的稀疏性问题，进而基于预测后的评分矩阵进行相似用户聚类，并在项目聚类簇内实施协同过滤推荐，使推荐更有针对性。实验结果表明，该方法无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效。

关键词：推荐系统、协同过滤、项目相似性、基于内容推荐、Vague、sets

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市高等学校人文社会科学基金项目“电子商务个性化推荐系统瓶颈问题研究”项目20112125的研究成果之一

在线出版日期：2012-06-02（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：35-39