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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>人工智能>針對協(xié)同過濾推薦算法的相似度計算方法

      針對協(xié)同過濾推薦算法的相似度計算方法

      2021-03-25 | pdf | 2.54 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　協(xié)同過濾推薦算法通過對用戶行為進行相似度計算來實現(xiàn)目標推薦，但傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法的相似度計算存在一定的失真性。針對該問題，依據越不流行的物品興趣分配權重越大的思想，提出逆流行度與共同興趣項的概念，并設計一種相似度計算方法。在相似度計算時降低流行度高的物品的權重，從而減小熱門物品對用戶個性化的影響，同時提高共同興趣數(shù)量對相似度影響的權重。在此基礎上，建立一種新的推薦模型從而為目標用戶推薦相似度最高的用戶集。在數(shù)據集 Movielens上的實驗結果表明該相似度計算方法能夠取得較好的推薦效果其精確率、召回率及F1值優(yōu)于 Cosin、 Pearson和 Corrosin方法。

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