基于用户相似性的协同过滤算法改进
来源：华东师范大学学报·哲学社会科学版杂志2016年第3期北京时间：
作者： 王威, 郑骏
单位：王威，男，硕士研究生，主要研究方向为Web开发及应用.
摘要：协同过滤技术作为目前最常见的个性化推荐技术之一，被广泛认可和应用.作为基于内容的算法执行方式，协同过滤在准确性上具有相当的优势.该算法的核心问题是相似度的计算.本论文介绍了传统协同过滤算法，并对原有的相似度公式进行了优化，使得相似度计算更具有准确性.实验表明，文中提出的优化方法在推荐精度上有显著提高，降低了平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE).
关键词：推荐技术,相似度,协同过滤,MAE,
基金资助：国家高技术研究发展计划(2013AA01A211)
