【摘 要】
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面对浩瀚纷繁的信息资源,用户在有限的时间内获得所需的信息变得越来越困难,构建自适应用户需求的个性化服务系统是当前研究的热点.协同过滤是当前应用最成功的个性化服务技
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面对浩瀚纷繁的信息资源,用户在有限的时间内获得所需的信息变得越来越困难,构建自适应用户需求的个性化服务系统是当前研究的热点.协同过滤是当前应用最成功的个性化服务技术,但它存在两大问题——数据稀疏性和可扩展性不好.本文利用矩阵聚类算法,对原始用户—资源评分矩阵进行划分,再利用划分后的子矩阵进行协同过滤生成推荐结果.同时考虑到在用户对资源的评分数目特别少的情况下,基于内容过滤方法,比较新资源与用户主人过的资源之间的相关性,把和用户评价过的资源列表最相似的新资源提供给用户.经实验表明,本文提出的混合个性化推荐算法在算法性能上优于传统协同过滤算法.
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