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提高相似度計算的準確率的過濾推薦算法

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　　為了進一步提高相似度計算的準確性，提出了一種優(yōu)化組合相似度的協(xié)同過濾推薦算法。首先，建立用戶項目評分時間矩陣，根據(jù)用戶對共同評分項目的評分時間先后順序，計算用戶之間的影響力；其次，根據(jù)用戶對共同評分項目的評分差異，計算評分差異的加權(quán)信息熵；最后，將時序行為影響力融入到基于加權(quán)信息熵的相似度中，其中融合參數(shù)d由隨機粒子群優(yōu)化算法選擇。通過與其他相似度計算方法比較，該算法降低了標準平均絕對誤差和流行度，在一定程度上降低了數(shù)據(jù)稀疏性的影響，能更準確地計算相似度，從而提高了推薦質(zhì)量。
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