基于用戶偏好的協(xié)同過濾算法
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針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法僅通過使用用戶評分數據計算用戶相似度以至于推薦精度不高的問題，提出一種改進的協(xié)同過濾推薦算法。首先，以用戶評分的平均值作為分界點得出用戶間的評分差異度，并將其作為權重因子計算基于評分的用戶相似度；其次，依據用戶項目評分和項目類別信息挖掘用戶對項目類別的興趣度以及用戶項目偏好，并以此計算用戶偏好相似度；然后，結合上述兩種相似度加權產生用戶綜合相似度；最后，融合傳統(tǒng)項目相似度和用戶綜合相似度進行評分預測及項目推薦。實驗結果表明，相對于傳統(tǒng)的基于用戶評分的協(xié)同過濾推薦算法，所提算法在數據集下的平均絕對誤差值平均降低了2. 4%。該算法可在一定程度上提高推薦算法精度以及推薦質量。
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