基于相似云与复合因素度量的个性化推荐算法

针对相似计算中评分数据的稀疏性、属性严格匹配与单因素度量的偶然性导致的近邻不准问题,提出基于相似云与复合因素度量的个性化推荐算法。该算法定义按类的项目评分云来预填充评分,提出融合类别、评分均值、评分频度、访问频度等多因素度量的项目兴趣度向量,通过云模型计算项目相似度,以按类预测其评分,并基于新的加权平均方法计算其最终评分值。实验结果表明,所提算法产生的近邻更准,推荐质量更高。