摘要：針對數(shù)據(jù)稀疏性問題,從提高稀疏數(shù)據(jù)矩陣?yán)眯蔬@個角度,提出了一種基于間接評分的協(xié)同過濾算法,在基于用戶和基于項目的協(xié)同過濾算法基礎(chǔ)上,將2種算法的預(yù)測評分進行動態(tài)地混合加權(quán)作為直接預(yù)測評分,同時引入“相似用戶”對“相似物品”的評分作為間接預(yù)測評分,最后把間接預(yù)測和直接預(yù)測2種評分加權(quán)形成用戶對項目的最終評分.為證明該方法的有效性,使用MovieLens電影評分?jǐn)?shù)據(jù)集對算法進行驗證,結(jié)果表明該方法的平均絕對誤差要比傳統(tǒng)的基于用戶和基于項目的協(xié)同過濾算法低,表明了在稀疏數(shù)據(jù)上該文提出的基于間接評分的協(xié)同過濾算法效果更佳.
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