余弦相似度算法研究

　　針對(duì)slope one協(xié)同過濾算法中存在的數(shù)據(jù)稀疏性問題展開研究。提出一種基于余弦相似度加權(quán)的協(xié)同過濾算法（COSLOPE算法）。用加權(quán)slope one算法填充稀疏的評(píng)分矩陣后利用cosme算法計(jì)算用戶之間的相似度，得出目標(biāo)用戶的近鄰矩陣。通過近鄰矩陣中擁有評(píng)分記錄的用戶來預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶的項(xiàng)目評(píng)分，并進(jìn)行推薦。該算法通過MovieLens數(shù)據(jù)集驗(yàn)證，MAE、RMSE和MSE的值均優(yōu)于傳統(tǒng)Slope One算法。COSLOPE算法在有效解決數(shù)據(jù)稀疏性的同時(shí)亦提高了傳統(tǒng)推薦算法的準(zhǔn)確度并降低了算法響應(yīng)時(shí)間。