为了改善传统推荐系统中数据稀疏问题给推荐效果带来的影响,提出了改进非对称相似度和关联正则化的推荐算法.根据不同用户和不同项目之间的不对称关系,提出一种改进相关度计算式,用于预测评分.同时,由于社会化隐式关系的获取难度较大,利用传统相似度获取邻域集合作为用户社会关系,将关联正则化用于约束矩阵分解目标函数,缓解用户信息不对称造成的数据稀疏问题.最后在一些真实数据集上对算法进行验证,实验结果表明,与主流的推荐算法相比,该算法能够更加有效地预测实际评分.
推荐算法 矩阵分解 协同过滤 非对称相似度 关联正则化