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推荐系统中一种新的相似性计算方法

李涛  王建东  叶飞跃  
【摘要】:随着互联网的发展,推荐系统逐步得到广泛应用,协同过滤是其中的关键技术之一,它根据相似用户的喜好产生对目标用户的推荐。随着用户和项目数量的增加,用于产生推荐的数据集将极端稀疏,协同过滤系统的性能下降。为此,提出了一种新的用户多层相似性度量,不仅降低数据稀疏性的影响,而且克服了相似不相同的问题。实验表明,该度量方式能够提高协同过滤系统的推荐质量。

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