一种基于用户和商品属性挖掘的协同过滤算法

作者：夏景明; 刘聪慧^*

来源：现代电子技术, 2020, 43(23): 120-123.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2020.23.027

• 协同过滤
• 商品属性评分
• 用户兴趣评分
• 推荐算法
• 混合推荐
• 实验分析

为了解决传统协同过滤算法数据稀疏而导致的推荐不准确等问题,引入商品属性值的概念,根据改进后的用户相似度填充用户-属性矩阵,最后对物品兴趣程度及商品属性评分和进行加权推荐。通过在电影数据集MovieLens上的实验表明,改进后的算法能够显著提升推荐准确率。

• 单位
  南京信息工程大学