【摘 要】
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随着电子商务规模的进一步扩大,用户数目和文档资源急剧增加,导致用户数据的极端稀疏性.传统协作推荐算法都无法很好地解决数据稀疏性问题.本文提出一种基于兴趣子类的协作推
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随着电子商务规模的进一步扩大,用户数目和文档资源急剧增加,导致用户数据的极端稀疏性.传统协作推荐算法都无法很好地解决数据稀疏性问题.本文提出一种基于兴趣子类的协作推荐算法,通过子类处理思想的引入,使得某两个用户即使整体不相似而因为"局部点"的相似产生有用的推荐,"最近邻居"的发现变得更容易更准确.实验结果表明,该算法能有效地解决用户数据的极端稀疏问题,在同等条件下,相对于传统协作推荐算法[9]有更好的推荐质量.
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