一种综合用户和项目评分及特征因素的推荐方法

摘要

本发明是一种综合用户和项目评分及特征因素的推荐方法，主要解决协同过滤推荐算法中的冷启动及数据稀疏性问题。在选取的实验数据集上划分训练数据集和测试数据集；在训练数据集上分别计算基于用户及用户特征，基于项目及项目特征的相似度；选取适当权值将基于用户和用户特征的相似度结合起来；分别根据动态选取阈值方法和KNN方法计算用户最近邻矩阵，比较选取最优方法，利用推荐公式计算用户推荐结果；选取适能过当权值将基于项目和项目特征的相似度结合起来；分别根据动态选取阈值方法和KNN方法计算项目最近邻矩阵，比较选取最优方法，利用推荐公式计算项目推荐结果；选取适当权值将用户推荐结果和项目推荐结果结合起来。