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针对数据稀疏性问题,提出一种基于稀疏子空间聚类和预测评分的协同过滤算法。利用稀疏子空间聚类对用户评分矩阵进行聚类,可以保留更多有用信息。考虑用户评分尺度和用户之间的可信度问题,提出融合信任度的概念,通过计算用户间的信任度,最终使用用户间的信任度与相似度的结合作为新的权重进行推荐。
基于稀疏聚类和信任度的协同过滤算法
【摘 要】
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针对数据稀疏性问题,提出一种基于稀疏子空间聚类和预测评分的协同过滤算法。利用稀疏子空间聚类对用户评分矩阵进行聚类,可以保留更多有用信息。考虑用户评分尺度和用户之间
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院
【出 处】
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信息与电脑
【发表日期】
：
2018年7期
【基金项目】
：
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（项目编号：XDJK2015C110）, 教育部“春晖计划”资助项目（项目编号：z2011149）, 西南大学教育教学改革研究项目（项目编号：2015JY026）
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