摘要：现今的推荐算法大多以提高推荐列表准确率为目标,而对推荐的多样性考虑较少,这样会导致推荐结果新颖性不强,在考虑多样性的时候又会降低准确率.本文提出了一种融合兴趣分布与奇异值分解的多样化推荐算法(KDE-SVD),首先使用核密度估计的方式估计用户兴趣分布,得出用户在兴趣分布上相似的邻居,并使用兴趣分布上相似的邻居的评分对当前用户未评分的物品进行预评分,然后将上一步得到的预评分填入用户-评分矩阵,进行SVD分解,此时获取推荐列表即包含了兴趣相似邻居预评分而来的物品,保证推荐列表的多样性,也有SVD分解而得的行为相似邻居的物品,保证推荐列表的准确率.在实验数据集上实验表明,该本文算法能保证准确率的的情况下充分提高推荐多样性.

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