【摘 要】
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在协同过滤推荐系统中,用户-项目矩阵中存在大量未评分元素,且最终预测值由“最近邻”用户所评分数的加权平均产生。传统算法将未评分元素直接计作0,导致预测得分普遍偏低。
【基金项目】
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国家级精品资源课程建设（007000523339）
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在协同过滤推荐系统中,用户-项目矩阵中存在大量未评分元素,且最终预测值由“最近邻”用户所评分数的加权平均产生。传统算法将未评分元素直接计作0,导致预测得分普遍偏低。针对这种稀疏性引起的问题,提出了一种基于均值预估的协同过滤改进算法。该算法以“最近邻”用户所给平均值对未评分的数据进行估计,有效降低了未评分项目所带来的负面影响。同时该方法又不是单纯的平均值填充,而是在协同过滤算法的第三阶段,需要用到“最近邻”用户对预测项目的评分时,才对“最近邻”评分为0的分值进行替代,这样不会影响到计算的相似度,预测结果不至
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