基于用户相似性传递的跨平台交叉推荐算法

个性化推荐系统在电子商务领域中的广泛应用带来了巨大的经济效益和良好的用户体验。由于用户数据往往分布在多个不同的网站,单个网站的推荐系统受制于数据稀疏性的限制,难以获得准确的推荐效果。该文提出了一种基于传递相似性的交叉推荐系统算法,可以利用多个网站平台数据计算不同网站中的用户的相似度,从而很大程度上克服了推荐系统中的数据稀疏性以及冷启动问题。结果显示,该交叉推荐算法与传统的针对单个数据集的推荐算法相比,推荐的精确性有一至两倍的提高。