基于项目候选集的协同过滤算法

针对协同推荐技术中的数据稀疏性等问题,提出了一种新颖的协同过滤算法。该算法在用户相似的协同过滤基础之上,引入用户之间的非对称影响度和支持度,提出项目候选集的概念。并且,该算法利用项目信息熵对未评分项目集合进行二次修正,得到候选项目集合,进而提高算法的准确率。基于MovieLens和netflix数据集的实验表明,相比目前多个比较流行的算法,该算法在推荐结果的准确率、召回率和F1值上都具有较大的优势,有效地降低了用户评分稀疏性问题带来的负面影响,显著提高了推荐系统的推荐质量。