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协同过滤是推荐系统中最流行且应用最广泛的技术。基于邻域的推荐方法作为其两种类型之一,以简单、高效、稳定和解释性强的特性被广泛应用于商业领域。相似度计算作为该方法的核心步骤,其准确性直接影响预测结果的精度。现有的相似度方法是由共同评价而不是所有评价计算得到的,反映的是局部的相似性,与实际的相似性存在偏差。评价矩阵越稀疏,偏差越大。对此,本文提出一种新的相似度计算方法JS,将整体相似度计算和原有的局部相似度计算结合,更加完整地刻画相似度,同时不增加算法的复杂度,保持其原有的简单性和高效性。并对JS进一步优化,