【摘 要】
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面对评分矩阵的数据量不断增加,解决数据稀疏问题并提高推荐准确率是关键,因此,本文提出基于SVD填充和用户特征属性聚类的混合推荐算法。首先利用SVD技术对评分矩阵拆分,并使
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面对评分矩阵的数据量不断增加,解决数据稀疏问题并提高推荐准确率是关键,因此,本文提出基于SVD填充和用户特征属性聚类的混合推荐算法。首先利用SVD技术对评分矩阵拆分,并使用随机梯度下降法对空缺值填充;然后对用户特征属性聚类,以此缩小邻居节点的搜索范围;接着利用遗忘曲线思想改进用户的相似度公式,结合Jaccard系数和流行度思想改进项目的相似度公式;再将用户偏好和项目特征的维度加权融合;最后,将本文的SK-HCF算法和其他同类算法进行对比实验,并证明该算法的推荐准确率有明显提升。
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