基于可信相似度的协同过滤算法(2)

　　4 结束语

　　在传统的基于项目的协同过滤算法中，项目间相似性计算的精确度是影响推荐质量的关键因素。实际应用中，数据的稀疏性对传统的协同过滤算法产生了很大的影响。同时，最近邻集合中项目的类型的不相似性也对推荐系统的推荐精度产生了消极的影响。本文针对传统相似度计算的问题，提出了一种改进的相似性度量方法，从项目类型的相似性和共同评分的用户数两个方面考虑，计算可信相似度，并将改进的算法在真实数据集上进行了实验。实验的结果表明，改进的方法有效地提高了推荐质量。

　　参考文献：

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