基于混合协同过滤的个性化推荐方法研究
2020-07-01分类号：TP391.3
【部门】华中师范大学国家文化产业研究中心 武汉理工大学安全科学与应急管理学院
【摘要】针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题，提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合，并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分，并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度，以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明，本方法能够有效提高推荐精度，扩大推荐范围.
【关键词】协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度
【基金】中国博士后面上项目（2019M662690）;; 华中师范大学中央高校基本科研业务费人工智能与智慧教育专项（CCNU19ZN007）资助
【所属期刊栏目】华中师范大学学报(自然科学版)
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