【摘 要】
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摘 要：本文通过对K-means聚类算法和协同过滤推荐算法的学习研究。针对基于用户的协同过滤算法的不足，将改进的K-means聚类算法融入其中，设计了基于K-means聚类算法的个性化推荐算法，并将其应用于旅游景点及线路的个性化推荐中，以提高个性化推荐质量。实验结果表明，基于改进的K-means聚类的协同过滤算法缓解了初始数据的稀疏性问题，针对不同用户喜爱的旅游景点及线路推荐，在准确率和召回率两个
【基金项目】
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吉林建筑科技学院2019年校级科研项目“基于聚类的推荐算法及应用研究”(项目编号:校科字[2019]012号)。
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本文通过对K-means聚类算法和协同过滤推荐算法的学习研究。针对基于用户的协同过滤算法的不足,将改进的K-means聚类算法融入其中,设计了基于K-means聚类算法的个性化推荐算法,并将其应用于旅游景点及线路的个性化推荐中,以提高个性化推荐质量。实验结果表明,基于改进的K-means聚类的协同过滤算法缓解了初始数据的稀疏性问题,针对不同用户喜爱的旅游景点及线路推荐,在准确率和召回率两个方面证明可以提高个性化推荐的准确度。
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