【摘 要】
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由于推荐系统中用户对项目的评价数据具有多样性和稀疏性的特点,传统的相似性度量算法不能有效查找相似邻居,本文提出一种基于优化欧氏距离的邻居相似度计算方法,在欧氏距离
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由于推荐系统中用户对项目的评价数据具有多样性和稀疏性的特点,传统的相似性度量算法不能有效查找相似邻居,本文提出一种基于优化欧氏距离的邻居相似度计算方法,在欧氏距离计算的基础上引入归一化处理和杰卡德相似系数,并最终作出评价预测和推荐。在典型数据集上的实验结果显示该算法能够有效提高协同过滤推荐系统的推荐性能。
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