【摘 要】
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针对传统协同过滤算法中评分数据稀疏性及所造成推荐质量不高的问题,提出一种巴氏系数（ Bhatta-charyya Coefficient）改进相似度的协同过滤算法.在基于近邻协同过滤算法基5出上
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61202286);河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目(2015GGJS-068)
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针对传统协同过滤算法中评分数据稀疏性及所造成推荐质量不高的问题,提出一种巴氏系数（ Bhatta-charyya Coefficient）改进相似度的协同过滤算法.在基于近邻协同过滤算法基5出上,首先利用J a c c a rd相似性来计 算用户间的全局相似性;其次使用巴氏系数获得评分分布的整体规律,并结合Peamm相关系数来计算其局部相 似性;最后融合全局相似性和局部相似性得到最终的相似度矩阵.实验结果表明,该算法在稀疏数据集上获得更 好的推荐结果,有效地缓解了评分数据稀疏性问题,提高了推荐的准确度.
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