基于协同过滤算法的附近景点推荐

在推荐算法中,协同过滤算法主要通过分析用户对景点的历史评价数据,找出与当前用户偏好相似的其他用户,从而推荐用户喜欢的物品。针对如何推荐出用户附近的最优景点,文章提出基于Redis的GEO算法与协同过滤算法的附近景点优化推荐算法,加入两种因数并分配权重,从而提高该算法的准确率和召回率。优化后的协同过滤算法不仅可适用于各种类型的景点推荐,而且能够帮助用户快速找到附近感兴趣的景点,提高用户的满意度。