【摘 要】
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新冠疫情的影响和人们生活方式的转变,使得大部分人选择在线上观看电影。因此,推荐系统被广泛应用于各大电影网站。尽管如此,电影推荐系统仍存在严重的数据稀疏问题、用户相似度不准确问题、推荐效果不佳问题以及长尾效应问题。本文主要针对以上问题对电影推荐中基于用户的协同过滤算法进行改进。针对传统基于用户的协同过滤算法数据稀疏的问题,提出了多特征融合的协同过滤算法MF-User CF。通过提取电影用户特征作为偏
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新冠疫情的影响和人们生活方式的转变,使得大部分人选择在线上观看电影。因此,推荐系统被广泛应用于各大电影网站。尽管如此,电影推荐系统仍存在严重的数据稀疏问题、用户相似度不准确问题、推荐效果不佳问题以及长尾效应问题。本文主要针对以上问题对电影推荐中基于用户的协同过滤算法进行改进。针对传统基于用户的协同过滤算法数据稀疏的问题,提出了多特征融合的协同过滤算法MF-User CF。通过提取电影用户特征作为偏差值,融入SVD++算法中,预测用户对电影的评分,并基于预测评分对用户进行电影推荐。与传统协同过滤算法不同,该算法在矩阵填充过程中使用预测评分填充而不是常用的均值填充。实验表明MF-User CF在Movielens 100K数据集上分数预测的均方根误差和平均绝对误差分别降低了1.36%和4.67%,推荐结果的准确率、召回率和覆盖率较传统协同过滤算法分别提高了0.15%,0.36%和0.9%。针对传统基于用户的协同过滤算法忽略推荐的长尾效应及用户相似度计算不准确的缺点,提出基于Personal Rank的改进协同过滤算法PR-User CF。该算法借鉴了Personal Rank算法的思想去改进协同过滤算法中用于计算用户相似度的算法Pearson相关性系数;通过调整冷热门电影的权值从而改进用户电影兴趣度;最后基于改进后的兴趣度对目标用户进行推荐。实验表明PR-User CF在Movielens 100K数据集上平均流行度下降了2.24%～2.43%,推荐的准确率、召回率和覆盖率分别提高了4.92%、0.61%和3.52%。
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