摘要:評分預(yù)測是推薦系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié),現(xiàn)在大部分的評分預(yù)測是利用用戶的歷史評分記錄來推斷該用戶將給某個(gè)項(xiàng)目打多少分.該方法利用了用戶歷史評分記錄,沒有充分利用用戶或者項(xiàng)目屬性,平均絕對誤差較大.針對以上問題,構(gòu)造一種基于用戶自畫像的評分預(yù)測協(xié)同過濾推薦算法.該算法通過計(jì)算用戶之間歷史評分記錄的相似度和用戶自畫像之間的相似度,然后計(jì)算出兩種相似度的權(quán)重,把兩種相似度乘以各自的權(quán)重進(jìn)行組合.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,構(gòu)造的評分預(yù)測算法較好的減少預(yù)測評分和實(shí)際評分之間的平均絕對誤差,提高了評分預(yù)測的準(zhǔn)確性.
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