作者：段立峰电子商务系统协同过滤推荐算法用户特征项目属性
摘要：协同过滤推荐算法是电子商务中的一研究重要研究方向,当前协同过滤推荐算法存在推荐精度低、冷启动等难题。为了改善协同过滤推荐的效果,设计了用户特征和项目属性相融合的协同过滤推荐算法。对当前协同过滤推荐算法的研究现状进行分析,找出它们存在不足的原因,根据用户特征和项目属性对评分相似度进行估计,并根据估计得到协同推荐的结果,选择MovieLens数据集对协同过滤推荐算法的性能进行了分析。结果表明,较好的解决了当前协同过滤推荐算法存在的局限性,提高了协同过滤推荐的精度,具有更好的实际应用价值。
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