【摘 要】
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协同过滤算法作为各种商业推荐技术最常使用的方法之一。然而，由于数据的稀疏性和用户的评分存在单一的相似性，低精度相似度度量降低了推荐系统的性能。针对上述问题，提出了一种协同过滤改进方法。方法基于项目的分类属性，以用户的兴趣度量用户的相似度，量化用户的兴趣所发生的动态迁移，构建新的相似度量模型。Movielens测试结果表明，提出的算法缓解了数据稀疏性，优化了最近邻的选取，与传统算法相比有着更高的推荐
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61163049）； 贵州省自然科学基金资助项目（黔科合J字（7641））；
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协同过滤算法作为各种商业推荐技术最常使用的方法之一。然而，由于数据的稀疏性和用户的评分存在单一的相似性，低精度相似度度量降低了推荐系统的性能。针对上述问题，提出了一种协同过滤改进方法。方法基于项目的分类属性，以用户的兴趣度量用户的相似度，量化用户的兴趣所发生的动态迁移，构建新的相似度量模型。Movielens测试结果表明，提出的算法缓解了数据稀疏性，优化了最近邻的选取，与传统算法相比有着更高的推荐精度。
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