協(xié)同過濾推薦算法的優(yōu)化研究

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摘要：協(xié)同過濾推薦是目前應(yīng)用最廣泛和最成功的推薦系統(tǒng)，但傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法沒有充分利用用戶的行為反饋信息，忽略了時(shí)間順序、序列順序等有效信息，存在一些局限性。文章基于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法，結(jié)合用戶交互行為信息中的時(shí)間順序、序列順序以及物品的流行度和用戶的活躍度等信息，優(yōu)化算法的推薦效果，并且在數(shù)據(jù)集MovieLens上進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明優(yōu)化后的協(xié)同過濾推薦算法能有效提升推薦效果。（剩余5939字）