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协同过滤技术是个性化推荐系统中最早也是最为成功的技术之一.但是随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的CF(协同过滤)方法均存在各自的不足.本文分析了传统CF算法中存在的问题,对其相似性计算方法进行了改进,提出了一种优化的CF算法.实验结果表明,该算法同传统CF算法相比能显著提高推荐精度.