改进协同过滤算法在服装个性化推荐的研究

摘要：

基于项目的协同过滤算法大量应用在电子商务推荐系统上,传统的基于项目的协同过滤算法对物品的相似度计算方式单一,难以排除对用户评分标准、项目流行度、项目品质的影响.利用改进因子(包括用户评分权重、项目优劣性、项目共同用户数)方式,来改进相似度的计算,应用于服装推荐领域,降低了绝对平均误差,使得推荐效果更加准确.

关键词：服装推荐、协同过滤算法、相似度计算改进

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家级大学生创新创业训练计划项目201811342010

在线出版日期：2019-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-36