针对传统协同过滤数据稀疏会影响质量,以及项目最近邻居集的计算忽略用户多兴趣及提高的准确度问题,该文采用混合模型改进了相似性度量计算,综合Pearson相关系数与修正余弦相似性,提出了一种基于混合相似度的用户多兴趣算法.实验表明:该方法的相似度计算更高效,不仅提高准确率,而且使用户有更好的体验.
