结合用户活跃度的协同过滤推荐算法

为了解决协同过滤推荐算法中存在的流行偏置问题,提出一种结合用户活跃度的协同过滤推荐算法(UACF)。该算法考虑用户活跃度对推荐结果的影响,通过对用户活跃度进行聚类分析,针对不同聚类结果中的用户进行分类处理,并引入到相似度计算过程中,以提高相似度计算的可靠性。典型数据集上的对比实验表明该算法能够较好的提高推荐准确率。