基于组合相似度的优化协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐系统中应用最广泛的一种推荐技术。随着用户数量和项目数量的增加,数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。为此,将传统相似度指标修正余弦相似性、Pearson相似度,与结构相似度指标Jaccard系数、Salton系数、IUF系数进行组合,提出6种组合相似度。在Movie Lens上的实验表明,基于组合相似度的优化协同过滤算法在平均绝对偏差MAE、均方根误差RMSE、召回率、覆盖率和确率等性能上都有了较大提高,提高了推荐质量。