Abstract-Recommender system tillämpas i stor utsträckning inom många områden, såsom e-handel etc, för att tillhandahålla produkter, tjänster och information till potentiella kunder. Samverkansfiltrering som den mest framgångsrika metoden, som rekommenderar innehållet till de nuvarande kunderna främst bygger på tidigare transaktioner och feedback från liknande kund. Det är dock svårt att särskilja liknande intressen mellan kunderna eftersom problemet med sparsamhet beror på att antalet transaktioner och återkopplingsdata är otillräckligt, vilket begränsar användbarheten av samarbetsfiltrering. Detta dokument föreslog den direkta likheten och den indirekta likheten mellan användare, och beräknade likhetsmatrisen genom det relativa avståndet mellan användarens betyg; med hjälp av association hämtning teknik för att utforska transitiva föreningar baserade på användarens feedback data, förverkligade en ny samarbetsfiltrering metod för att lindra gleshet problem och förbättrade kvaliteten på rekommendationen. I slutändan genomförde vi experiment baserat på Moviens datauppsättning, de experimentella resultaten indikerade att det föreslagna tillvägagångssättet effektivt kan lindra gleshetsproblemet, har god täckningsgrad och rekommendationskvalitet.
Använda Associativ hämtning teknik för att utforska transitiva associationer baserat på användarens feedback data, förverkligade en ny samarbetsfiltrering metod för att lindra gleshet problem och förbättrade kvaliteten på RS REF.
Solving the Sparsity Problem in Recommender Systems Using Association Retrieval
{'venue': 'JCP', 'journal': 'JCP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}