基于加权相似度的用户协同过滤方法
Improved user-based collaborative filtering method based on weighted similarity作者机构：西华大学计算机与软件工程学院成都610039
出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)
年 卷 期：2016年第52卷第22期
页 面：222-225,259页
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：教育部春晖计划(No.Z2011088) 四川省教育厅重点项目(No.11ZB002) 四川省高校重点实验室基金(No.SZJJ2012-027 No.SZJJ2014-033) 西华大学重点科研基金项目(No.Z1412620)
主 题：协同过滤 相似性 皮尔逊相关系数 平均绝对误差(MAE)
摘 要：协同过滤算法中用户相似性度量的准确性对推荐质量有显著影响。为了提高用户协同过滤算法中近邻选择的准确率,提出一种加权的皮尔逊相关系数(PCC),可根据用户-项目的评分数,直接计算出PCC加权因子。将改进的皮尔逊相似度机制用于Movie Lens,Douban和Epinions数据集进行实证分析。结果表明,提出的算法可以有效提高协同过滤推荐的平均绝对误差(MAE)和准确度。
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