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摘要
基于用户的协同过滤通过获取最近邻的偏好实现对目标用户偏好的预测推荐，相似度计算为其核心步骤。传统数值相似度计算依赖于用户共同评分项的评分数值，用户-项目评分矩阵稀疏程度的加剧导致数值相似度计算准确性降低，难以为目标用户选取可靠的最近邻，影响推荐效果；现有结构相似度大多利用用户共同评分项占比度量，计算简单，受数据稀疏影响较小但区分度低。针对上述协同过滤任务中数据稀疏带来的相似度计算问题，提出一种稀疏余弦相似度。首先定义新的结构相似度——稀疏集合相似度，将用户区分为高相关用户与低相关用户，并进一步针对不同类型用户设计差异化的数值相似度计算方式，以缓解传统数值相似度在面临数据稀疏时的不足，最终综合数值相似度与结构相似度形成稀疏余弦相似度。实验结果表明，与七种相似度计算方法相比，稀疏余弦相似度解决了传统数值相似度受数据稀疏影响严重和结构相似度计算结果区分度低的问题，可更准确计算用户相似度，提升推荐效果。
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单位北京科技大学; 经济管理学院
