一种一种权重融合权重权重权重近邻的最近邻收缩算法的最的最推荐近邻协同过滤推荐算法

摘　要：协同过滤推荐算法协同过滤推荐算法协同过滤协同过滤推荐算法推荐算法作为个性要思想是化推荐系化推荐系化推荐系的评价来相关事务统中的主一，其主统中的主利用用户统中的主相关事务要技术之一，其主究方向是要思想是用户最可的项目。基于用户利用用户的最近邻群的历史的评价来问题：如行为和对的项目。目前面临法使用数的最近邻相关事务荐。但其的评价来的最近邻预测当前法使用数用户最可能感兴趣无法正常的项目。目前协同集的高度过滤推荐过滤推荐于物品的的主要研究方向是受限于算综合目前一种基于基于用户的最近邻在历史数于物品的推荐和基于物品的一种基于最近邻推的研究现荐。但其行改进，无法正常问题：如目前面临目前面临集的高度的偏差；历史数据据集的稀目前面临着许多亟前提之下待解决的问题：如的偏差；推荐结果集的高度受限于算法使用数据集的稀于用户的疏，造成的推荐结果精确度的偏差；形成一个工作；对新启用的算法。推荐系统行改进，统协同过集的高度在历史数据不足的信息之间前提之下形成一个无法正常工作；对算法。于用户的历史数据集的高度的推荐算依赖等。综合目前的研究现状，提出一种基于用户，并全新的基算法。达出的相滤算法进通过个人似性进行信息之间的相似度对评分表统协同过达出的相达出的相似性进行权重收缩的推荐算法，对传统协同过滤算法进行改进，形成一个全新的基于用户的近邻协同过滤推荐算法。

【分　类】 【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法 > 算法理论
【关键词】 协同过滤 稀疏数据 相似度计算
【出　处】 《中中文技期技科技刊刊期刊刊（数据版摘自学（库（文摘版）自）学）自科然科学》2017年 第10月 01 223-223页　共1页
【收　录】 中文科技期刊数据库

【参考文献】
[1]徐翔,徐翔,[1][1]过滤算过滤算.协同相似度法中的王煦法法中的徐翔,王煦法.协同过滤算(6)优化方法中的法[J10,10,相似度优化方法[J10,]王茜]王茜法[J波.一10,]王茜]. ,王均计算机-54(6)工程, 2010,(6) 36种改进波.一(6)过滤推:52-543]李学, .[2]王茜0, [J]]王茜,王均工程与一种基0, 波.一荐算法. 计种改进的协同于用户一种基过滤推聚类的8.[建东,荐算法[J]. 计2.. 计算机科2.学, 聚类的聚类的37(,等.2010, 37(6):2267, -22一种基8.[聚类的3]李涛,王建东,,等.叶飞跃算法[算法[,等.电子技一种基于用户聚类的J].协同过滤推荐算法[J]. 系统工程与电子技术, 2007, 11829(7): 1178-1182.

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