【摘 要】
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协同过滤推荐算法是推荐系统中应用相对成熟的算法，但是伴随着用户与项目数据的急剧增加，数据稀疏性问题应运而生。传统的协同过滤推荐算法存在一定的不足，本文通过聚类算法
【机 构】
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石家庄铁道大学信息科学与技术学院,河北省石家庄市050043
【出 处】
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2013年“计算机科学与技术及教育技术”学术研讨会
论文部分内容阅读
协同过滤推荐算法是推荐系统中应用相对成熟的算法，但是伴随着用户与项目数据的急剧增加，数据稀疏性问题应运而生。传统的协同过滤推荐算法存在一定的不足，本文通过聚类算法将用户—项目矩阵进行降维，在计算相似性时考虑到项目的重复因素，提出了一种优化后的协作推荐算法。通过实验证明了这种优化算法的有效性。
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