一种缓解互惠推荐系统中数据稀疏性的算法

为解决以在线交友为代表的互惠推荐系统中数据稀疏性问题,根据LMa Fit算法提出一种改进评分矩阵的互惠推荐算法,该算法改进了传统评分矩阵填充的单向性与融合相似度计算。结果表明,与基于项目的协同过滤推荐算法和基于内容和协同过滤的混合算法相比,改进评分矩阵的互惠推荐算法在准确率、召回率和调和平均数值方面有明显改进,该算法不仅改善了数据稀疏性的问题,而且推荐质量也明显优于其他算法。