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• 理论探索 •
罗海媛 章牧
摘要： ［目的/意义］旨在为提高协同过滤算法推荐质量提供参考。［方法/过程］针对协同过滤算法存在的数据稀疏性、冷启动等问题，提出基于用户多属性加权和兴趣相似度的协同过滤算法。该算法通过征集专家意见，借助层次分析法得出用户在年龄、性别、职业和邮编相似度的最优权重，计算多维属性相似度；将皮尔逊相似度作为约束系数，融入Weight Slope one算法，提取用户隐式标签，计算用户兴趣相似度；动态调整多维属性相似度和兴趣相似度，从而选取最优参数。［结果/结论］该算法有效降低了推荐系统的MAE值，在近邻数目较少和数据较稀疏情况下仍具优越性，提高了推荐质量。
