基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法

摘要：

由于用户评分数据在极端稀疏的情况下会导致传统协同过滤算法的推荐质量下降，针对该问题，提出一种基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法。该算法根据项目类别信息对项目进行分类，相同分类的项目具有较高的相似性；利用评分数据计算各个项目分类上的用户相似性矩阵，并计算用户群体在各个分类上的兴趣，通过二者构造加权的用户相似性矩阵；利用用户加权相似性矩阵寻找用户的最近邻以获得最佳的推荐效果。实验结果表明，该算法能有效提高推荐质量。

关键词：推荐系统、协同过滤、项目分类、用户群体兴趣、用户加权相似性

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金No.2010JM8032；西安石油大学全日制硕士研究生创新基金No.2013cx120632。

在线出版日期：2015-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：128-131,136