基于模糊权重相似性的协同过滤算法研究

在传统协同过滤算法中,相似度直接依据用户评分。但是,用户评分会受各种不确定因素影响。采用数值评分的推荐系统收集到的用户喜好信息是模糊、不精确和不完整的。单一的数值不能包含丰富的信息来表达用户喜好,也会导致推荐结果的不准确性。文中定义了几种模糊集的隶属函数,提出了基于模糊逻辑的相似度计算方法。实验结果表明,基于模糊权重的相似度有效的提高了推荐系统的预测准确度,一定程度上解决了协同过滤算法的可扩展性和数据稀疏性问题。