【摘 要】
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摘要：针对协同过滤推荐系统中数据过于稀疏导致推荐质量差的问题，提出一种有效的针对稀疏评分的最近邻选择方法，使用奇异值分解方法将用户评分分解为不同的特征，以预测用户对他没
【基金项目】
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河南省科技发展计划(132102210463)
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摘要：针对协同过滤推荐系统中数据过于稀疏导致推荐质量差的问题，提出一种有效的针对稀疏评分的最近邻选择方法，使用奇异值分解方法将用户评分分解为不同的特征，以预测用户对他没有评过分的项目的喜好，实验结果表明，推荐结果的精确性得到明显提高。该方法有效地避免数据稀疏性对推荐质量造成的影响，在一定的近邻数下，算法的推荐质量提高了一倍。
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