《表1 用户属性：基于改进用户属性评分的协同过滤算法》

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《基于改进用户属性评分的协同过滤算法》

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将ML数据集和HRML数据集中的80%作为训练集用于计算在用户属性个数不同的情况下每种属性的评分，由于在推荐过程中影响用户抉择的用户属性个数不多，以及不同的用户属性对用户的影响程度不一样，分别用1，2，3，…，n对i=λ1，λ2，λ3，…，λn进行迭代，对于每一对相似用户其相似性simF(A，B），当所有相似性的和为最大时，此时的用户属性i取得最优解-这一取值随着数据集的不同而不同。用户属性见表1。