【摘 要】
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协同过滤算法在目前推荐系统中应用广泛,而如何寻找相似用户是协同过滤算法的核心,同时也是协同过滤算法发展的瓶颈,能否准确地找到相似用户决定了协同过滤算法的性能。但是
【基金项目】
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中央引导地方科技发展专项基金(黔科中引地[2016]4008号)
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协同过滤算法在目前推荐系统中应用广泛,而如何寻找相似用户是协同过滤算法的核心,同时也是协同过滤算法发展的瓶颈,能否准确地找到相似用户决定了协同过滤算法的性能。但是由于评分矩阵的稀疏性问题,使得寻找相似用户十分困难,稀疏性问题严重制约着协同过滤算法的性能。为了解决稀疏性问题,提出了一种融合稀疏度进行加权的协同过滤算法。该算法首先重新定义了矩阵稀疏度计算方法,然后融合矩阵稀疏度对用户相似度进行加权,并以此来改进协同过滤算法。改进后的算法由于有效地利用了稀疏矩阵中的相似信息来寻找相似用户,因此算法的推荐性能得到
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