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为解决传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,在原有估值公式的基础上对传统的协同过滤算法进行改进,提出一种基于概念分层的估值填充推荐的改进算法,并对此算法进行仿真实验。结果表明,该算法在稀疏数据集上有着良好的推荐效果。
基于概念分层的估值填充推荐算法
【摘 要】
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为解决传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,在原有估值公式的基础上对传统的协同过滤算法进行改进,提出一种基于概念分层的估值填充推荐的改进算法,并对此算法进行仿真
【机 构】
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福州理工学院管理工程系
【出 处】
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福建工程学院学报
【发表日期】
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2016年3期
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目（JAS150738）
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