【摘 要】
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在已有的基于项目协同过滤推荐技术基础上，应用帕累托最优理论对该算法进行改进。首先基于调整余弦相似度构件项目相似矩阵，对待评价项目的K近邻选择过程进行优化，以事先过滤掉
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(NKZXA1101)
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在已有的基于项目协同过滤推荐技术基础上，应用帕累托最优理论对该算法进行改进。首先基于调整余弦相似度构件项目相似矩阵，对待评价项目的K近邻选择过程进行优化，以事先过滤掉一些代表性不高的邻近项目；其次在推荐评价过程中，为了适应改进算法，对准确率和召回率计算也进行了相应的优化。应用movielens1M数据检验算法优化效果。发现在项目推荐的准确度、覆盖率、召回率和算法可扩展性等方面都有显著提高。
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