余弦相似度算法研究
大?。?/span>0.89 MB 人氣： 2017-11-27 需要積分：3
針對slope one協(xié)同過濾算法中存在的數(shù)據(jù)稀疏性問題展開研究。提出一種基于余弦相似度加權(quán)的協(xié)同過濾算法（COSLOPE算法）。用加權(quán)slope one算法填充稀疏的評分矩陣后利用cosme算法計算用戶之間的相似度，得出目標用戶的近鄰矩陣。通過近鄰矩陣中擁有評分記錄的用戶來預(yù)測目標用戶的項目評分，并進行推薦。該算法通過MovieLens數(shù)據(jù)集驗證，MAE、RMSE和MSE的值均優(yōu)于傳統(tǒng)Slope One算法。COSLOPE算法在有效解決數(shù)據(jù)稀疏性的同時亦提高了傳統(tǒng)推薦算法的準確度并降低了算法響應(yīng)時間。
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