摘要

针对传统的协同过滤推荐算法中相似度计算不准确的问题,论文提出了一种结合项目流行度的协同过滤推荐算法,通过引入项目流行度权重因子来降低热门项目在相似度计算及最终推荐中的影响力。最后在Movie Lens数据集上的实验结果表明,改进算法有利于提高评分预测的准确度。