作者：关志芳; 孟海东用户聚类项目聚类个性化推荐协同过滤slopeone算法
摘要：随着互联网信息量的增加,传统协同过滤推荐算法在处理大规模数据时表现出性能低下、准确率不高等缺点。基于此提出一种融合用户聚类和项目聚类的加权Slope One算法,算法基本思想为：采用聚类技术将相似度较高的用户或者项目进行聚类,在进行全局计算时只需计算同类中的对象,而不需计算所有对象,然后将每个聚类分别使用融合用户相似度与项目相似度的加权Slope One算法进行评分预测。实验结果表明,所提出算法在提高了算法执行效率的同时,仍能获得较高的推荐准确度。
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