融合协同过滤和XGBoost的推荐算法

协同过滤在数据处理中存在数据稀疏问题，影响推荐算法的准确性。提出融合协同过滤和XGBoost的推荐算法，根据用户对项目的评价以及项目本身所具备的自身特点，挖掘项目和用户的潜在关系，提高算法的推荐准确性。采用百度深度学习框架PaddlePaddle在Book-Crossings数据集上进行实验，实验结果表明，提出的算法和文献中两种算法相比，准确性有显著提升。