基于过滤冗余信息相似性的电影推荐算法

现有的基于内容相似性的推荐算法在处理文本内容时,往往忽略了词序和上下文信息的重要性,并且计算复杂度较高。因此,文章提出了一种基于过滤冗余信息相似性的启发式方法,并成功地将该方法应用于电影推荐领域,实现了更精准的推荐效果。与其他算法对比,该算法在预测1部电影时的准确率提升了0.07百分点~0.24百分点,在预测3部电影时的准确率提升了0.05百分点~0.30百分点。以该算法的召回率作为基准(设为100%),在预测1部电影时,其他算法的召回率仅为该算法的2.38%~70.24%;在预测3部电影时,其他算法的召回率仅为该算法的3.78%~84.87%。以上结果证明了该算法的有效性和可行性。