系统性改进基于物品的协同过滤算法的研究

• 作者: 黄小根
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 系统性 改进 基于物品的协同过滤算法
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 146-148,153
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2019.07.033

摘要

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.