【摘 要】
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针对传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性以及实时性差的问题,提出一种基于Weighted-slope One的用户聚类推荐算法。该算法首先利用Weighted-slope One算法的思想对初始的
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目（2572014DB05）, 中国博士后科学基金面上基金（2012M520711）, 国家自然科学基金资助项目（71473034）
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针对传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性以及实时性差的问题,提出一种基于Weighted-slope One的用户聚类推荐算法。该算法首先利用Weighted-slope One算法的思想对初始的用户-评分矩阵进行有效填充,降低数据的稀疏性;然后,结合初始聚类中心优化改进的K-means方法对用户进行聚类,生成相似用户集合,以缩小目标用户搜索最近邻的范围;最后,结合目标用户所属的聚类,利用基于用户的协同过滤算法搜索最近邻居,为目标用户推荐对应的产品。仿真实验结果表明,改进算法可以显著降低数据的稀疏度,同时
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