缺失数据下基于SVDIFC的协同过滤推荐算法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 2次 | 上传用户:littlev19
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为了提高个性化推荐的准确性和质量,针对传统推荐算法的信息过载和数据稀疏性问题,构建了基于SVD与直觉模糊聚类的协同过滤推荐算法(SVDIFC-CF)。算法首先引入SVD将降维后的原始矩阵进行填充;再运用用户商品喜好矩阵将用户进行直觉模糊聚类;最后计算与目标用户相似度最高的前N个用户,找到用户最感兴趣的项目作为推荐结果。采用MovieLens与Jester数据集对算法的有效性进行验证,实验结果表明相对于传统推荐算法,该算法能有效解决数据稀疏和冷启动问题,提高推荐精度与质量。
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