南开大学学报（自然科学版） ›› 2021 ›› Issue (3): 25-.
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摘要： 针对协同过滤算法推荐准确度低和数据稀疏的问题,提出了一种基于属性偏好和邻居信任度的协同 过滤算法,首先利用用户的非共同评分项评分和项目属性信息,构建用户-属性评分矩阵,再结合共同评分项的 评分计算相似度;然后利用K近邻方法获取用户的最近邻居;最后学习用户的属性偏好,结合提出的邻居信任度, 计算用户的预测评分.实验结果表明,该算法有效地利用了项目属性和用户更多的评分信息,缓解了数据稀疏的 问题,提高了推荐准确度.
关键词: 推荐系统, 协同过滤, 项目属性, 邻居信任度, 稀疏问题
金志刚, 朱 琦, 刘晓辉. 基于属性偏好和邻居信任度的协同过滤推荐算法[J]. 南开大学学报（自然科学版）, 2021,(3): 25-.
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