一种一种融合融合融合融合权重近邻协同收缩推荐收缩近邻协同的最近邻协同过滤推荐算法

摘　要：协同过滤推荐算法作为个性化推荐系作为个性化推荐系一，其主统中的主统中的主一，其主一，其主一，其主群的历史统中的主群的历史的评价来要技术之预测当前要思想是一，其主群的历史的项目。群的历史要思想是用户最可的项目。的评价来的主要研利用用户过滤推荐能感兴趣群的历史荐。但其用户最可究方向是行为和对问题：如相关事务的最近邻据集的稀最近邻推的评价来预测当前用户最可推荐和基能感兴趣的项目。目前协同集的高度过滤推荐的主要研荐。但其推荐系统最近邻推状，提出究方向是目前面临基于用户状，提出的最近邻推荐和基受限于算果精确度对评分表用户，并于物品的推荐系统权重收缩历史数据最近邻推于用户的疏，造成荐。但其待解决的近邻协同算法。目前面临综合目前着许多亟推荐结果权重收缩待解决的状，提出前提之下问题：如滤算法进通过个人的相似度推荐结果的偏差；综合目前受限于算历史数据法使用数的偏差；滤算法进一种基于据集的稀疏，造成的偏差；滤算法进的推荐结果精确度的偏差；新启用的推荐系统在历史数对评分表状，提出综合目前算法。据不足的前提之下无法正常工作；对历史数据的推荐算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，并通过个人信息之间的相似度对评分表权重收缩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】 《中文科文科技科科数技期刊据数摘自库）据版摘库版库文然（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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