团购商品的个性化协同过滤推荐方法

本文提出结合云模型和改进均方差的协同过滤推荐方法,为团购网站的用户提供个性化推荐。该方法首先通过已有的用户日志数据,模拟用户对商品的评分,构建用户-商品评分矩阵。在此基础上,通过云模型和改进MSD方法模拟商品间的相似度,运用基于物品的协同过滤方法,预测出用户对商品的评分,并为目标用户生成个性化推荐列表。最后,通过实验证明该推荐方法的有效性。