基于社交关系和条件补全的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法中存在数据稀疏、数据冗余和算法效率低等问题,提出一种基于社交关系和条件补全的协同过滤推荐算法.该算法将社交关系数据应用到矩阵补全过程中,减小原始矩阵的稀疏度,同时提高补全数据的精确度;在项目相似性计算时,条件性地选择参与计算的向量数据,减少数据的冗余度,并降低算法的时间复杂度.实验结果表明,改进算法的推荐准确率明显提高.