基于评分信息量的协同过滤算法研究

摘要：

传统的协同过滤算法中，依靠用户评分大小计算用户间相似度，但是评分数据稀疏性使相似度计算不够准确。针对此问题，提出了基于评分信息量的相似度计算方法；在推荐系统中项目有多种可选评分，该方法将参与评分的用户数量转换为评分信息量，以此结合用户评分大小计算相似度。实验结果表明，相对于传统协同过滤算法，该方法在一定程度上减少了评分数据稀疏性带来的负面影响，有效地提高了预测评分准确性。

关键词：相似度、评分用户数量、评分信息量、协同过滤

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61103114；重庆市高等教育教学改革研究重点项目No.112023；中央高校基本科研业务基金No.CDJXS11181164；国家科技支撑计划No.2012BAH19F001。

在线出版日期：2013-10-24（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：198-201