基于專家協(xié)同過濾與混合策略的推薦算法

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摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)字媒體的不斷發(fā)展，因為信息資源過載使用戶很難找到自己喜歡的物品，而推薦系統(tǒng)能有效處理該問題。文章針對推薦系統(tǒng)中存在常見的噪聲用戶和冷啟動問題，提出了基于專家用戶協(xié)同過濾和奇異值分解（SVD）的混合推薦算法。先對用戶進行專家用戶人工篩選降噪，再利用SVD算法分解后填充專家評分矩陣，同時在計算用戶與專家的相似度時加入時間權(quán)重，最終選擇最優(yōu)項目進行推薦。（剩余7096字）