改进Pearson相关系数的个性化推荐算法

摘要

基于用户的协同过滤推荐算法(User CF)从用户的历史操作记录中分析用户的兴趣,找到每个用户的k个相似近邻,然后基于这k个近邻集合实施推荐。皮尔森相关系数能够根据用户的历史评分计算用户间的相似度。本文加入流行项目惩罚系数、共同评分项目惩罚系数δ和评分差异惩罚系数λ,对皮尔森相关系数实施了改进和修订。实验结果表明,改进后的皮尔森相似度的推荐效果好于原始皮尔森相似度。