论文部分内容阅读
通过分析传统协同过滤存在的稀疏性、冷启动及实时性问题的根源后，提出一种改进的基于客户颅目的聚类协同过滤组合推荐算法；算法通过运用聚类技术和基于用户的协同过滤算法来预测计算邻居用户，并给出未评分的目标项目的最终预测评分以得到推荐列表，弥补协同过滤推荐在新项目推荐方面的不足的同时稀疏问题也迎刃而解；在预测评分中增加时间权重，确保最新的用户兴趣在推荐过程中拥有较大的权值；从而达到有效提高推荐的质量．