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基于用户评论和聚类的协同过滤推荐算法研究

来源 :吉林大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：playboy200000

【摘 要】

：

推荐系统通过挖掘用户与物品之间已知的交互信息,利用推荐算法预测用户对于未打分物品的评分,将预测评分较高的物品作为用户可能感兴趣的物品推荐给用户,在信息过载的今天能够让用户快速发现自己喜爱的物品,同时也为企业带来盈利。在众多预测评分的推荐算法中,协同过滤算法通过充分挖掘用户与用户、物品与物品之间的相似关系去预测用户对于未打分物品的评分,成为了最为广泛研究和应用的评分预测算法。早期的协同过滤算法都只考

【作 者】

：

李斯玮 

【出 处】

：

吉林大学

【发表日期】

：

2019年12期

【关键词】

：

推荐系统 文本挖掘 协同过滤 矩阵分解 聚类 

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