用户特征协同过滤方法在个性化商品推荐中的应用研究  

作　　者：曹建新 吕鹏辉 

机构地区：北方工业大学计算机学院,北京100144

出　　处：《电脑知识与技术》2016年第11期157-159,163,共4页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：协同过滤推荐是目前个性化推荐中应用最广泛的推荐技术,根据电子商务网站中用户的特征,重点分析了协同过滤推荐方法,发现目前协同过滤算法主要利用用户评分数据进行推荐,数据单一且稀疏,因此在用户评分数据的基础上,对用户属性特征和用户喜好特征数据加以利用,提出了一种基于用户特征数据的协同过滤推荐方法,能够缓解目前算法中存在的数据稀疏问题,通过实验数据对比分析,证明了算法的合理与有效性。

关 键 词：推荐系统 用户特征 协同过滤 数据稀疏 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]