协同过滤推荐算法中的相似性度量研究

摘要

协同过滤算法作为最古老的算法有着相当广泛的应用,相似度的计算和最近邻居的选择是该算法的核心。在阐述协同过滤推荐算法的原理和常见相似度计算方法的基础上,提出改进的相似度计算方法,并通过实验验证了不同相似度计算方法在推荐效果方面的差异,分析了如何解决数据稀疏性和平衡项目本身质量权重的问题。实验结果表明,改进的相似度计算方法在准确率、召回率、RMSE、MAE四个评估指标上都有更好的表现,因此,该方法能够提高推荐质量。