基于用户相似度的Slope one算法

传统协同过滤算法slope one简单高效,但只关注了用户评分之间的关系,而没有考虑到用户之间的相似性。为了使该算法的推荐结果更加精确,基于对slope one算法及weighted slope one算法原理的分析研究,提出将用户相似度与weighted slope one算法相结合的改进算法。同时分析了流行度与平均因子对用户相似度的影响,并对用户相似度公式进行了加权改进。通过标准Movie Lens数据集对slope one算法、weighted slope one算法以及改进的slope one算法进行评估对比,从实验数据中可以看出改进的slope one算法推荐结果更加精确。