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【摘 要】
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为了提高用户相似度计算精度和推荐准确性,缓解数据稀疏性,提出一种基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法。该算法首先从用户对商品属性值的偏好出发,计算用户对商品
【机 构】
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哈尔滨理工大学管理学院,哈尔滨理工大学高新技术产业发展研究中心
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2017年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金（71272191）,黑龙江省自然科学基金（G201301）,黑龙江省高等学校哲学社会科学创新团队建设计划（TD201203）,“云计算联盟创新模式及管理对策研究”（LBH-Z15048）,黑龙江省博士后基金（LBH-Z14068）
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