【摘 要】
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运用传统的User—Based协同过滤算法计算用户相似度时，因数据过度稀疏而易造成较大的计算偏差。为了有效提高该算法的准确性，研究改进相似度计算方法。根据用户现有的评分数据
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学资助项目“基于上下文相关性的网络编码可靠多播技术的研究”(KJ2016A609);合肥学院科研发展基金资助项目“面向电子商务的个性化推荐系统研究”(14KY11ZR);合肥学院重点建设学科资助项目(2014XK08);合肥学院学科带头人培养对象资助项目(2014DTR08)
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运用传统的User—Based协同过滤算法计算用户相似度时，因数据过度稀疏而易造成较大的计算偏差。为了有效提高该算法的准确性，研究改进相似度计算方法。根据用户现有的评分数据计算每个项目的自信息量，根据自信息量为不同的项目分配权值，利用权值来修正传统的相似度计算方法。当用户共同评分项目数量较少时，增加惩罚因子，以避免评分相似所致相似度过高的问题。
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