Rekommenderarsystemet används i stor utsträckning inom e-handel och spelar en viktig roll för att vägleda kunderna att fatta smarta beslut. Även om många algoritmer finns i recommender-systemet, är samarbetsfiltrering fortfarande en av de mest använda och framgångsrika rekommendationstekniker. I samverkansfiltrering är likhetsberäkning huvudfrågan. För att förbättra rekommendationernas exakthet och kvalitet föreslog vi en förbättrad likhetsmodell, som tar hänsyn till tre faktorer som påverkar likheten för att minimera avvikelsen i likhetsberäkningen. Jämfört med den traditionella likhetsåtgärden är fördelarna med vår föreslagna modell att den till fullo utnyttjar betygsdata och löser problemet med samvärderade poster. För att validera den föreslagna algoritmens effektivitet utfördes experiment på fyra datauppsättningar. Resultaten visar att den föreslagna metoden effektivt kan förbättra preferenserna för recommender-systemet och är lämplig för gleshetsdata.
Feng et al. (Feng m.fl.) Ref, föreslå ett tillvägagångssätt för att förbättra samarbetsfiltrering rekommenderare.
An improved collaborative filtering method based on similarity
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}