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协同过滤推荐算法中的相似性度量研究
文献摘要：
协同过滤算法作为最古老的算法有着相当广泛的应用,相似度的计算和最近邻居的选择是该算法的核心.在阐述协同过滤推荐算法的原理和常见相似度计算方法的基础上,提出改进的相似度计算方法,并通过实验验证了不同相似度计算方法在推荐效果方面的差异,分析了如何解决数据稀疏性和平衡项目本身质量权重的问题.实验结果表明,改进的相似度计算方法在准确率、召回率、RMSE、MAE四个评估指标上都有更好的表现,因此,该方法能够提高推荐质量.
文献关键词：
协同过滤;推荐算法;相似度;最近邻居;数据稀疏性
中图分类号：
作者姓名：
李散散;陈小荣
作者机构：
广州工商学院工学院,广东广州 510850
文献出处：
引用格式：
[1]李散散;陈小荣-.协同过滤推荐算法中的相似性度量研究)[J].现代信息科技,2022(15):59-62,66
A类：
B类：
协同过滤推荐算法,相似性度量,协同过滤算法,最近邻居,相似度计算,同相,推荐效果,何解,数据稀疏性,召回率,RMSE,MAE
AB值：
0.205376
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