基于Bhattacharyya系数的改进相似度度量方法

相似度度量是基于邻居的协同过滤推荐算法中的关键步骤,对推荐结果的优劣有至关重要的影响。基于Bhattacharyya系数的相似度度量方法虽然解决了依赖于共同评分的问题,但忽略了评分值绝对数量对结果的影响。同时,当项目间相同评分值数量占比小时,基于Bhattacharyya系数的相似度度量方法存在计算准确性差的缺点。为此,引入Laplace校准法和权重赋值法对该相似度度量方法进行改进。改进后的方法不仅克服了原方法的不足,而且还充分利用所有评分信息,提升计算的准确性。数据实验结果表明,提出的相似度度量方法性能优于改进前的算法及传统的度量方法。