作者:黄国言 李有超 高建培 常旭亮协同过滤个性化推荐服务推荐系统项目属性用户聚类
摘要:协同过滤推荐算法是个性化推荐服务系统的关键技术,由于项目空间上用户评分数据的极端稀疏性,传统推荐系统中的用户相似度量算法开销较大并且无法保证项目推荐精度。通过对共同感兴趣的项目属性的相似用户进行聚类,构建了不同项目评价的用户相似性,设计了一种优化的协同过滤推荐算法。实验结果表明,该算法能够有效避免由于数据稀疏性带来的弊端,提高了系统的推荐质量。
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《计算机工程与设计》(CN:11-1775/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。
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