【摘 要】
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针对协同过滤推荐系统具有数据的高稀疏，高维度，数据量大的特点，本文将灰色关联聚类与协同过虑推荐算法相结合，构建了灰色关联聚类的协同过滤推荐算法，将其应用到协同过滤推荐系统
【机 构】
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南京航空航天大学经济与管理学院,芜湖职业技术学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71071077,71171116,71371098);安徽省高等学校质量工程项目(2012zy087,2012sjjd047,2013jyxm317)
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针对协同过滤推荐系统具有数据的高稀疏，高维度，数据量大的特点，本文将灰色关联聚类与协同过虑推荐算法相结合，构建了灰色关联聚类的协同过滤推荐算法，将其应用到协同过滤推荐系统中，以解决数据具有高稀疏高维度的特性情况下的个性化推荐质量问题。首先，定义了推荐系统中的用户项目评分矩阵，用户灰色绝对关联度，用户灰色相似度，用户灰色关联聚类。然后，给出了灰色关联聚类的协同过滤推荐算法的计算方法和步骤，同时给出了评价推荐质量方法。最后，将本文算法与基于余弦，相关分析及修正的余弦等协同过滤推荐算法在大小不同的数据集下进行了
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