融合内容和改进协同过滤的个性化推荐算法

来源期刊：控制工程2018年第8期

论文作者：何波 潘力

文章页码：1553 - 1558

关键词：个性化推进;协同过滤;内容过滤;Pearson相关系数;加权因子;

摘    要：为了提高个性化推荐算法的推荐准确性,提出一种融合内容和改进协同过滤的推荐算法。首先,利用基于内容的过滤方法对未评分的项目进行预测,获得预测评分,从而构建了项目—评分矩阵,用于计算评分的Pearson相关系数。然后,在Pearson相关系数计算中融入项目热门系数,对传统协同过滤方法进行改进,并以此对项目给出最终的评分,从而产生推荐。另外,通过调和加权因子和用户加权因子,使基于内容推荐和协同过滤的评分结果能够更合理的融合。实验结果表明,与当前个性化推荐技术相比,所提算法能够有效解决用户评分数据稀疏的问题,具有更高的推荐精度。