系统性改进基于物品的协同过滤算法的研究

作者：黄小根

来源：信息技术, 2019, 43(07): 146-153.

DOI：10.13274/j.cnki.hdzj.2019.07.033

• 系统性
• 改进
• 基于物品的协同过滤算法

传统基于物品的协同过滤算法在实际应用中存在一定的缺陷,如热门的物品与其他物品之间有很大的相似度,用户多活动时有对相似度的干扰等问题,导致推荐效果不理想。文中针对该问题进行了研究,并提出通过降低热门物品权重,减少用户活动干扰相似度的影响,物品相似度矩阵归一化等多种方式进行系统性改进算法,通过实验结果验证,在一定程度明显提高了推荐质量。