【摘 要】
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协同过滤作为个性化推荐系统中的一种关键算法,一直备受业界关注。数据稀疏、冷启动等问题,严重影响了传统协同过滤算法的推荐质量。基于此,分析了相比传统协同过滤算法更高
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协同过滤作为个性化推荐系统中的一种关键算法,一直备受业界关注。数据稀疏、冷启动等问题,严重影响了传统协同过滤算法的推荐质量。基于此,分析了相比传统协同过滤算法更高效的Slope One算法,针对相似用户聚类和用户兴趣变化这两个问题,在加权Slope One算法的基础上,结合混合聚类算法和兴趣衰减函数,提出了一种改进方案。采用标准Movie Lens数据集对预测结果进行实验验证,实验对比结果表明该算法提升了推荐的准确度。
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