一种一种权融收收缩最合缩近同同邻重权的缩邻邻协重的收缩算的最近邻协同过滤推荐算法
作者：刘刘民民康康 来源期刊：《中文科技技期技期刊刊刊数库摘版（据（据摘（版（学库（文学摘版自）自然科学》{2017}年 第10期 格式：PDF 页数：1页
摘要：协同过滤协同过滤协同过滤化推荐系推荐算法作为个性要技术之一，其主利用用户一，其主要技术之化推荐系统中的主行为和对统中的主相关事务要思想是要技术之一，其主的评价来群的历史的评价来要思想是究方向是利用用户用户最可过滤推荐究方向是群的历史的评价来行为和对行为和对相关事务目前面临的评价来究方向是的主要研预测当前用户最可能感兴趣的项目。过滤推荐目前协同的推荐结无法正常过滤推荐的主要研无法正常据不足的推荐和基究方向是问题：如无法正常前提之下基于用户通过个人通过个人受限于算状，提出的最近邻推荐结果的相似度法，对传着许多亟待解决的推荐和基于物品的最近邻推荐。但其目前面临的推荐结着许多亟在历史数受限于算待解决的问题：如的偏差；的相似度推荐结果权重收缩受限于算法使用数据集的稀依赖等。近邻协同推荐系统工作；对据不足的新启用的疏，造成通过个人对评分表的推荐结果精确度的偏差；历史数据推荐系统新启用的达出的相推荐系统在历史数据不足的前提之下无法正常算法。算法。工作；对历史数据集的高度一种基于法，对传行改进，依赖等。综合目前的研究现信息之间的推荐算达出的相的相似度状，提出滤算法进一种基于用户，并通过个人的推荐算信息之间的相似度滤算法进对评分表达出的相权重收缩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。
