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協(xié)同過濾推薦算法通過對(duì)用戶行為進(jìn)行相似度計(jì)算來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)推薦，但傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法的相似度計(jì)算存在一定的失真性。針對(duì)該問題，依據(jù)越不流行的物品興趣分配權(quán)重越大的思想，提出逆流行度與共同興趣項(xiàng)的概念，并設(shè)計(jì)一種相似度計(jì)算方法。在相似度計(jì)算時(shí)降低流行度高的物品的權(quán)重，從而減小熱門物品對(duì)用戶個(gè)性化的影響，同時(shí)提高共同興趣數(shù)量對(duì)相似度影響的權(quán)重。在此基礎(chǔ)上，建立一種新的推薦模型從而為目標(biāo)用戶推薦相似度最高的用戶集。在數(shù)據(jù)集 Movielens上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該相似度計(jì)算方法能夠取得較好的推薦效果其精確率、召回率及F1值優(yōu)于 Cosin、 Pearson和 Corrosin方法。
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