郭迎迎　王波　周繼平

摘要：協(xié)同過濾是目前電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中使用最廣泛最成功的一種個(gè)性化推薦算法。受數(shù)據(jù)稀疏性影響，傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法在較小共同評(píng)分項(xiàng)集上計(jì)算出的相似度不能準(zhǔn)確反映用戶間的相似關(guān)系，嚴(yán)重影響了推薦系統(tǒng)的精度。針對(duì)該問題，在分析共同評(píng)分分布及其與相似度關(guān)系的基礎(chǔ)上，提出了基于共同評(píng)分的協(xié)同過濾算法，無須計(jì)算相似度，直接將共同評(píng)分作為最近鄰選擇標(biāo)準(zhǔn)。MovieLens實(shí)驗(yàn)表明該算法能明顯提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和覆蓋率。

關(guān)鍵詞：電子商務(wù)；協(xié)同過濾；共同評(píng)分