摘要：針對(duì)數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題,從提高稀疏數(shù)據(jù)矩陣?yán)眯蔬@個(gè)角度,提出了一種基于間接評(píng)分的協(xié)同過(guò)濾算法,在基于用戶和基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法基礎(chǔ)上,將2種算法的預(yù)測(cè)評(píng)分進(jìn)行動(dòng)態(tài)地混合加權(quán)作為直接預(yù)測(cè)評(píng)分,同時(shí)引入“相似用戶”對(duì)“相似物品”的評(píng)分作為間接預(yù)測(cè)評(píng)分,最后把間接預(yù)測(cè)和直接預(yù)測(cè)2種評(píng)分加權(quán)形成用戶對(duì)項(xiàng)目的最終評(píng)分.為證明該方法的有效性,使用MovieLens電影評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)集對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法的平均絕對(duì)誤差要比傳統(tǒng)的基于用戶和基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法低,表明了在稀疏數(shù)據(jù)上該文提出的基于間接評(píng)分的協(xié)同過(guò)濾算法效果更佳.