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传统的协同过滤算法存在三个问题:一是推荐初始阶段的冷启动问题;二是评分矩阵的数据稀疏问题;三是近考虑评分导致的相似度衡量不准确问题。三个问题导致用户相似性衡量准确性降低,最终导致推荐精准度的下降。本文考虑将网站或应用中挖掘到的用户兴趣,融入到协同过滤的用户相似性计算中。一方面可以解决协同过滤中的数据稀疏和冷启动的问题,另一方面也可以提高预测推荐的精准性。因此,本文提出了融合用户兴趣的协同过滤算法CFUI。CFUI改进了协同过滤算法中用户相似度的评估方法,在其中加入用户间兴趣的相似度。本文进行了融合参数μ最