论文研究基于KNNSVM的混合协同过滤推荐算法.pdf

数据稀疏性问题对协同过滤推荐系统的推荐精度有很大影响,为此,融合缺失数据平衡方法,提出了一个基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法。利用K-最近邻法对训练集中的缺失数据进行填补,然后通过支持向量机交叉验证进行分类,综合两者优点,从而克服数据质量对推荐算法的影响。在标杆数据集上进行了仿真实验,数值结果证明了方法的有效性。