一种有效缓解数据稀疏性的混合协同过滤算法

？目前协同过滤技术已经被成功运用到各种推荐系统中,但是随着资源种类的不断膨胀与用户日益的增加,用来评判的数据矩阵越来越稀疏,严重影响了推荐质量。为此设计了一种混合新算法,对基于项目的协同过滤算法提出两个改进方法：首先根据网站的层次结构信息改进了传统的相似度计算方法；其次增加了预测缺失兴趣值的算法,使用户的交叉兴趣点增多,有效缓解了稀疏性的问题。实验结果证明了新算法具有较高的推荐精度,能够找到用户潜在的兴趣页面。