作者：乔平安; 曹宇; 任泽乾隐语义模型融合算法
摘要：传统的推荐模型有很多的局限性,其主要问题存在于数据的稀疏性和可扩展性,导致预测评分的结果不够准确和计算效率不够高。针对以上问题论文提出了一种融合算法,将隐语义模型和K-meansplus聚类模型有效地结合,解决了数据稀疏性和可扩展的问题。在Movie Lens数据集上测试,实验结果分析表明,该融合算法性能优于其他算法。
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《计算机与数字工程》（CN：42-1372/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。 《计算机与数字工程》始终秉承:"坚持理论联系实际;坚持实事求是的学风;坚持以应用为主,提高与普及并重;坚持创新;坚持以刊登国内外计算机方面的新理论,新技术,新工艺,新成果研究为主;以学术性,技术性为办刊宗旨。
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