一种改进的协同过滤推荐算法

针对传统推荐算法中忽略用户兴趣随时间推移而转移和热门项目对刻画用户相似度的影响两个问题,介绍了一种改进的基于用户的协同过滤算法。通过以MovieLens数据集为分析与示例对象,给出了用户相似度、惩罚系数、时间衰减因子与评分预测函数的具体计算方法,对引入时间因子与惩罚系数的协同过滤算法进行了说明,并进行了算法步骤设计。