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传统的推荐模型有很多的局限性,其主要问题存在于数据的稀疏性和可扩展性,导致预测评分的结果不够准确和计算效率不够高。针对以上问题论文提出了一种融合算法,将隐语义模型和K-meansplus聚类模型有效地结合,解决了数据稀疏性和可扩展的问题。在Movie Lens数据集上测试,实验结果分析表明,该融合算法性能优于其他算法。