基于项相关图的协同过滤算法

在电子商务中,准确的推荐结果可以提高商品的成交量,从而给企业带来更多的收益。为了提高推荐算法的准确性,提出了一种基于项相关图的协同过滤算法。以商品作为顶点,以共同购买两个商品的用户数作为连接这两个顶点的边,将用户-项评分矩阵转换成一个项相关图。根据项相关图确定项与项之间的相似性,设计了一种综合了项相关图相似性和平均值相似性的推荐算法。实验结果表明,提出的推荐算法具有很好的预测准确性,明显优于相关的项推荐算法。