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基于分类树相似度加权的协同过滤算法

王茜  张卫星  
【摘要】:电子商务的个性化推荐中的协同过滤技术是当前最成功的推荐系统。针对该算法中的项目评分数据稀疏性问题,对传统协同过滤算法进行改进。本文提出了一种基于分类树相似度加权的协同过滤算法,采用分类树的方法根据项目属性对项目建立树索引,在此基础上对目标用户的评分数据建立项目的映射函数,并对相似度较高的项目进行加权,然后计算目标用户与其他用户的相似度,找到最近邻居并产生推荐列表。实验结果表明,算法在准确性和效率方面有明显提高。

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