论文部分内容阅读
本文首先介绍了当前电子商务个性化推荐的主流技术——协同过滤技术，接着分析了该算法中影响推荐质量的两个主要问题——稀疏性问题和扩展性问题，然后引入聚类算法对传统的协同过滤算法进行改进，最后对之前所提出的改进算法进行了仿真实验．经过实验验证，改进算法的推荐准确性比传统算法的推荐准确性有所提高，特别是在用户评价数据集极端稀疏的情况下改进算法体现出了较好的推荐性能．