论文研究基于用户引力的协同过滤推荐算法.pdf

针对传统的基于用户的协同过滤推荐算法存在用户兴趣偏好模型过于粗糙和邻居集不够准确等问题，提出了一种新的协同过滤推荐算法，命名为基于用户间引力的协同过滤推荐算法。该算法认为用户使用的社会标签可以反映用户的喜好类型及喜好程度，利用社会标签构建用户喜好物体模型，并计算它们之间的万有引力，把万有引力的大小作为用户相似度的度量，在此基础上获得目标用户的邻居用户和评分预测，把获得预测评分高的若干项目推荐给用户。实验结果说明算法可以获得比其他算法较优的推荐性能。