基于粗糙集规则提取的协同过滤推荐算法

摘要

本发明公开一种基于粗糙集规则提取的协同过滤算法，是在物品相似度的计算阶段，利用粗糙集决策规则挖掘填充评分矩阵中的缺失值，有效缓解传统协同过滤算法在相似度计算阶段由于数据稀疏性引起的推荐问题，提高个性化推荐的精度。本发明对物品评分的预测采用统一的度量标准，计算相似度采用余弦相似度计算物品相似度，确保了项目最近邻计算的稳定性与可靠性。