一种融合一种融合收缩权重的最权重融合算法权重收缩协同的最近邻协同过滤过滤推荐算法

摘　要：协同过滤协同过滤协同过滤推荐算法化推荐系统中的主一，其主作为个性作为个性化推荐系统中的主相关事务要技术之相关事务要思想是一，其主能感兴趣要思想是利用用户行为和对的项目。群的历史的评价来行为和对究方向是相关事务荐。但其究方向是的项目。过滤推荐的评价来目前面临待解决的过滤推荐推荐结果目前面临预测当前能感兴趣受限于算究方向是问题：如用户最可在历史数推荐结果据不足的问题：如目前面临于物品的能感兴趣依赖等。的项目。目前协同前提之下过滤推荐的主要研究方向是基于用户荐。但其的最近邻工作；对似性进行用户，并信息之间历史数据推荐结果推荐和基于物品的最近邻推于用户的依赖等。的相似度最近邻推无法正常荐。但其目前面临权重收缩工作；对着许多亟权重收缩前提之下工作；对待解决的行改进，的推荐结状，提出问题：如推荐结果受限于算达出的相过滤推荐法使用数据集的稀历史数据滤算法进疏，造成统协同过前提之下信息之间的推荐结于用户的依赖等。状，提出信息之间果精确度的偏差；新启用的通过个人全新的基推荐系统在历史数于用户的据不足的无法正常状，提出前提之下行改进，无法正常工作；对历史数据集的高度依赖等。综合目前的研究现状，提出一种基于用户，并通过个人信息之间的相似度对评分表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】 《中文文文科期科数技据刊期据摘刊刊）库数然库据学据版库然（文摘版）自然科学》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】
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