【摘 要】
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随着网络技术的迅猛发展,互联网为用户提供的信息越来越多,信息过载现象极为严重。如何在大量的信息中很快的为用户推荐出他可能偏好的信息,是近几年众多学者和互联网运营商
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随着网络技术的迅猛发展,互联网为用户提供的信息越来越多,信息过载现象极为严重。如何在大量的信息中很快的为用户推荐出他可能偏好的信息,是近几年众多学者和互联网运营商十分关注的问题,在这种情况下,推荐系统应运而生。作为推荐系统的核心部分——推荐算法,也越来越被学者们所关注。近几年,协同过滤算法由于具有能够处理非结构化的复杂对象的优点而成为应用最广泛、最被认可的推荐算法。论文基于对协同过滤算法的研究与分析,总结了现存协同过滤算法存在的不足(冷启动问题和数据稀疏问题)。针对冷启动问题,论文提出由项目的主体出发,研究项目的多属性和多类别的相似度计算。这样做可以在没有用户进行评分的情况下,依据项目的属性和类别来进行相似性推荐,从而解决了冷启动的问题。同时,论文采用了聚类的方法,在进行改进的协同过滤计算之前,将数据集分成几个类别,首先对每个类别中的候选项与目标项的相似度进行计算,然后分别在每个类别中计算最近邻和预测评分,最后再统一比较预测评分,选取前N项进行推荐。这样的好处是能够提高算法的时效性及推荐质量,并降低数据稀疏度。论文的最后,以MovieLens上提供的有关电影的用户-项目评分数据为实验数据,对算法进行了仿真实验。实验证明,改进后的算法比传统的协同过滤算法推荐质量更高而算法需要处理的数据集的数据稀疏度更低。
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