基于用户生活方式的协同过滤推荐算法

摘要：

用户的生活方式(Iifestyle)在很大程度上决定着用户的消费习惯.所以针对用户评分数据的极端稀疏性和新用户的推荐问题,本文提出了一种基于用户生活方式的最近邻协同过滤推荐算法,通过描述用户生活方式的特征矩阵来计算用户问的相似性,初步预测用户对未评分项目的评分,对用户项评分矩阵进行调整,然后采用一种新颖的相似性度量方法计算用户的最近邻居.

关键词：协同过滤、生活方式、推荐算法、相似性

所属期刊栏目：5

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：2291-2292,2295