【摘 要】
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针对传统的用户个性化推荐中使用的协同过滤算法存在稀疏性和可扩展性不足的问题,提出了一种基于用户特征聚类和SlopeOne填充的协同过滤算法。该算法首先以用户属性特征作为
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与信息安全学院,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
【基金项目】
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广西科技攻关计划项目(No.桂科攻1598019-6);桂林市科技攻关计划项目(No.2016010406-4);桂林电子科技大学研究生教育创新计划基金项目(No.2017YJCX45)
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针对传统的用户个性化推荐中使用的协同过滤算法存在稀疏性和可扩展性不足的问题,提出了一种基于用户特征聚类和SlopeOne填充的协同过滤算法。该算法首先以用户属性特征作为聚类依据,利用基于最小生成树Kmeans聚类算法对用户进行聚类分析,生成K个相似用户集合;其次在聚类分析的基础上,利用SlopeOne算法预测填充生成的相似用户集下的用户评分矩阵;最后采用混合协同过滤算法对填充后的用户评分矩阵进行最近邻搜索,从而得到预测评分,产生推荐结果。对比实验结果表明,提出的算法显著提高了推荐的精度,有效缓解了稀疏性问
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