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個性化推薦系統中相似度計算的優化

大小:1.46 MB 人氣:0 2017-12-07 需要積分:2

  個性化推薦系統能夠比較有效的解決我們獲取信息時遇到的信息過載問題,發展至今產生了許多經典的推薦算法,其中最成熟應用最為廣泛的是協同過濾算法。相似度的準確計算在協同過濾算法中起到了非常重要的作用,為了進一步提高推薦系統的推薦準確率,本文對相似度計算方法進行了研究。通過項目相似度和評分差異性對計算結果影響的大小,計算時給予不同的權重,并在MovieLens上對推薦結果進行預測,試驗結果顯示,MAE值降低了2.5%,優化后的相似度計算方法可以提高個性化推薦系統的推薦準確率。
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