個(gè)性化推薦系統(tǒng)中相似度計(jì)算的優(yōu)化

　　個(gè)性化推薦系統(tǒng)能夠比較有效的解決我們獲取信息時(shí)遇到的信息過(guò)載問(wèn)題，發(fā)展至今產(chǎn)生了許多經(jīng)典的推薦算法，其中最成熟應(yīng)用最為廣泛的是協(xié)同過(guò)濾算法。相似度的準(zhǔn)確計(jì)算在協(xié)同過(guò)濾算法中起到了非常重要的作用，為了進(jìn)一步提高推薦系統(tǒng)的推薦準(zhǔn)確率，本文對(duì)相似度計(jì)算方法進(jìn)行了研究。通過(guò)項(xiàng)目相似度和評(píng)分差異性對(duì)計(jì)算結(jié)果影響的大小，計(jì)算時(shí)給予不同的權(quán)重，并在MovieLens上對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，試驗(yàn)結(jié)果顯示，MAE值降低了2.5%，優(yōu)化后的相似度計(jì)算方法可以提高個(gè)性化推薦系統(tǒng)的推薦準(zhǔn)確率。
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