【摘 要】
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随着互联网的诞生和发展,使得推荐系统得到了广泛的使用,信息的生产者会通过对用户的兴趣进行分析,对信息进行筛选推荐,从而得出用户想要获取的资源。协同过滤算法是推荐算法的一种经典的算法,协同过滤算法忽略了商品本身的内容,利用商品之间的联系,用户之间的联系,对用户进行推荐,但是数据稀疏导致用户相似度计算精度低,推荐不准确问题依然存在。（1）以往的协同过滤算法忽略了对商品属性的挖掘,本文提出一种基于商品属
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随着互联网的诞生和发展,使得推荐系统得到了广泛的使用,信息的生产者会通过对用户的兴趣进行分析,对信息进行筛选推荐,从而得出用户想要获取的资源。协同过滤算法是推荐算法的一种经典的算法,协同过滤算法忽略了商品本身的内容,利用商品之间的联系,用户之间的联系,对用户进行推荐,但是数据稀疏导致用户相似度计算精度低,推荐不准确问题依然存在。（1）以往的协同过滤算法忽略了对商品属性的挖掘,本文提出一种基于商品属性和用户属性的协同过滤算法。根据用户-商品评分矩阵计算用户对商品属性值评分;通过分析用户的属性对Pearson公式进行改进,根据改进后的用户相似度对用户-商品属性值评分矩阵进行填充,对修正用户相似度后的评分预测公式和根据用户对商品属性值评分构建的商品评分预测公式进行加权得到最终的评分预测公式,最终为用户进行top-N商品推荐。（2）针对传统的计算用户相似度因考虑因子少导致计算精度低的问题,本文对用户相似度公式进行改进,引入了用户-商品属性兴趣度的概念,通过用户对属性的兴趣度形成比例矩阵,得出用户的相似度;提出关联商品,非关联商品的概念,通过关联商品和非关联商品的比例,得到用户相似度;提出商品贡献度的概念,根据贡献度计算用户的相似度,将三种因子得到的用户相似度和Pearson相似度结合,得到改进后的用户相似度计算公式。实验数据采用Movie Lens数据集,通过实验证明,改进后的推荐效果明显优于传统的协同过滤推荐算法。
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