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一種改進(jìn)的缺失數(shù)據(jù)協(xié)同過濾推薦算法

協(xié)同過濾推薦算法是推薦系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)，近年來，在亞馬遜、淘寶等商業(yè)系統(tǒng)中獲得應(yīng)用。在實(shí)際應(yīng)用過程中，協(xié)同過濾推薦面臨數(shù)據(jù)稀疏和準(zhǔn)確性低的問題。作為推薦基礎(chǔ)的用戶產(chǎn)品（項目）矩陣通常非常稀疏（存在大量缺失數(shù)據(jù)），從而導(dǎo)致推薦結(jié)果不準(zhǔn)確。文章試圖在缺失數(shù)據(jù)情況下提高協(xié)同過濾推薦的準(zhǔn)確性，聚焦以下兩個方面：（1）用戶相似度、產(chǎn)品（項目）相似度計算；（2）缺失數(shù)據(jù)預(yù)測。首先，用增強(qiáng)的皮爾森相關(guān)系數(shù)算法，通過增加參數(shù)，對相似度進(jìn)行修正，提高用戶、產(chǎn)品（項目）相似度計算的準(zhǔn)確率。接著，提出一種同時考慮了用戶和產(chǎn)品（項目）特征的缺失數(shù)據(jù)預(yù)測算法。算法中，對用戶和產(chǎn)品（項目）分別設(shè)置相似度閾值，只有當(dāng)用戶或產(chǎn)品（項目）相似度達(dá)到閾值時，才進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)預(yù)測。預(yù)測過程中，同時使用用戶和產(chǎn)品（項目）相似度信息，以提高準(zhǔn)確度。在模型基礎(chǔ)上，用淘寶移動客戶端的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗證，實(shí)驗結(jié)果表明所提算法比其他推薦算法要優(yōu)異，對數(shù)據(jù)稀疏性的魯棒性要高。

發(fā)表于：9/26/2016

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