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为了提高新用户服务的预测准确率，提出一种融合多系统用户信息的协同过滤算法。该算法通过将多个系统的用户信息融合到低维流形中为用户寻找邻居和推荐项目，并介绍流形学习算法在推荐服务中的应用过程。通过对比实验，结果表明该算法比传统协同过滤算法能更有效、准确地为新用户提供推荐。
融合多系统用户信息的协同过滤算法
【摘 要】
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为了提高新用户服务的预测准确率，提出一种融合多系统用户信息的协同过滤算法。该算法通过将多个系统的用户信息融合到低维流形中为用户寻找邻居和推荐项目，并介绍流形学习算法
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年21期
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目（F2008000877）
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