摘要

在协同过滤推荐领域中,slope one算法取得了较好的效果,但是该类算法忽略用户及项目影响力差异性。针对此处不足,本文提出融入用户-项目标注网络影响力的改进slopeone算法,该算法从用户影响力及项目热度两方面计算权重值,并融入传统算法中,达到了进一步提高算法准确率的目的。将本文算法应用在MovieLens数据集上与若干近似算法对比试验,结果显示本文算法在推荐准确率上有明显提升。