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针对现有系统过滤算法在用户兴趣、数据稀疏性方面的不足,提出一种基于用户兴趣的协同过滤推荐算法.该算法引入用户兴趣权重,建立用户-项目评价矩阵,通过聚类分析进行相似性计算,最终得到推荐结果.实验结果表明,本算法能有效地利用用户兴趣,提高推荐质量.
基于用户兴趣的协同过滤推荐算法研究
【摘 要】
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针对现有系统过滤算法在用户兴趣、数据稀疏性方面的不足,提出一种基于用户兴趣的协同过滤推荐算法.该算法引入用户兴趣权重,建立用户-项目评价矩阵,通过聚类分析进行相似性
【机 构】
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郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
【出 处】
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郑州轻工业学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61201447)
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报纸
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