基于多分段改进PCC的协同过滤算法

摘要：

随着互联网的快速发展,大量各式各样的信息呈爆发式增长,导致了信息过载.如今,推荐系统可以通过分析大量的可用信息帮助用户找到他们感兴趣的对象.其中,协同过滤算法是推荐系统中使用得最广泛的推荐算法.但是,协同过滤推荐算法在推荐的准确度上还有待改进.提出了一种基于多分段改进PCC的协同过滤推荐算法,用于提高推荐系统的准确度.提出的方法将根据用户公共项目数和PCC阈值,对PCC算法进行分段计算并改进结果.最后的实验结果表明,该方法的推荐效果要优于其他传统的推荐方法.

关键词：推荐系统、协同过滤、相似度、分段

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61540059;深圳市科技计划项目JCYJ20140603152449639

在线出版日期：2018-06-15（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：116-120