协同过滤推荐算法的改进策略

摘要：

在协同过滤推荐技术中,相似度的计算是关键,对整个推荐系统的质量起着决定作用.传统协同过滤算法在计算用户相似度时对流行度不同的物品及用户不同时间的兴趣都同等对待.考虑到这两个因素的影响,提出了一种改进算法.实验结果表明,该方法能够提高推荐系统的性能.

关键词： 推荐系统 协同过滤技术 算法优化 用户相似度

作者: 谢人强

作者单位: 福州外语外贸学院管理学院,福州,350202

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届中国智能计算大会暨国际电子商务联合会中国分会第三届年会

会议地点: 秦皇岛

会议语种:中文

页码: 102-104

在线出版日期: 2014-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）