[发明专利]结合矩阵分解和协同过滤算法的电影推荐方法

摘要

综上所述，本申请公开了结合矩阵分解和协同过滤算法的电影推荐方法，包括如下步骤：获取用户原始评分矩阵，用户原始评分矩阵包括了N个用户对M部电影的评分信息；基于用户原始评分矩阵采用奇异值分解提取用户‑特征矩阵UZ；基于用户‑特征矩阵UZ计算用户相似度矩阵SIMu,v；基于预设的k值及用户相似度矩阵SIMu,v计算用户的k特征近邻集合；基于用户的k特征近邻集合及用户原始评分矩阵计算每部电影的预测评分；基于每部电影的预测评分将所有电影按预设规律进行排序并推荐。本申请公开的方法能够提升slope one算法在电影推荐系统中的推荐准确度，在保证该算法运算速度的情况下提高个性化程度，并且减小由于矩阵稀疏对slope one算法带来的影响。