【摘 要】
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推荐系统中，随着用户数目和商品数目的日益增加，传统的协同过滤技术在生成推荐时的速度已经成为一种瓶颈。针对此问题，本文提出了一种基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐。两
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推荐系统中，随着用户数目和商品数目的日益增加，传统的协同过滤技术在生成推荐时的速度已经成为一种瓶颈。针对此问题，本文提出了一种基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐。两阶段分为离线和在线两个阶段。离线时，应用模糊聚类技术，对基本用户进行模糊聚类；在线时，利用已有的用户模糊聚类寻找目标用户的最近邻居，并产生推荐。实验表明，基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐不仅加快了推荐生成速度，还提高了推荐质量。
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