基于项目关联的Slope One协同过滤算法研究

摘要

针对基于项目的 Slope One协同过滤算法及其改进算法在偏差计算时只是简单考虑了所有共同评分的项目,而没有考虑项目之间的关联性,影响了推荐的准确度.提出一种基于项目关联的Slope One协同过滤算法,将关联规则概念及原理融入传统Slope One算法,计算时考虑项目之间的关联性,引入置信度加权和设置最小支持度阈值去除非频繁项,减少预测过程的计算量,以提高算法预测结果精度.使用MovieLens数据集进行实验验证,结果表明所研究的算法能有效提高预测结果的准确度.