基于长尾理论的物品协同过滤Top-N推荐算法

传统的基于物品的协同过滤算法在计算物品相似度时,热门商品难以与冷门商品相似,从而冷门商品的推广就更为困难。针对上述问题,在传统的物品协同过滤算法基础上,提出一种改进的类TF-IDF物品相似度算法,同时考虑并排除刷分现象对物品推荐产生的负面影响,使冷门商品在基于长尾理论的推荐系统中有更高的覆盖率和准确率。以MovieLens上的数据集作为实验数据进行实验,实验结果表明,改进后的算法在保持甚至提高准确率的前提下,有效地提高在推荐冷门商品时系统的覆盖率。