基于混合协同过滤的个性化推荐方法研究

孙传明; 周炎; 涂燕

doi:10.19603/j.cnki.1000-1190.2020.06.007

华中师范大学学报（自然科学版） ›› 2020, Vol. 54 ›› Issue (06) : 956 -962. DOI: 10.19603/j.cnki.1000-1190.2020.06.007

基于混合协同过滤的个性化推荐方法研究

孙传明, 周炎, 涂燕

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摘要

针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题,提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合,并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分,并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度,以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明,该方法能够有效提高推荐精度,扩大推荐范围.