【摘 要】
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协同过滤是电子商务推荐系统中应用最广泛的算法，传统协同过滤算法在面临数据稀疏性问题时，其相似度计算不够准确，影响了推荐系统的准确度。鉴于此，提出了一种基于项目属性聚类及相似度优化的协同过滤算法。首先，利用杰卡德系数衡量项目间属性距离，利用改进后的K-means算法对项目聚类；然后，计算目标项目与每个类中心的属性距离，设定阈值并筛选出小于阈值的类，将搜索范围缩小到对应的类中；最后，引入属性权重概念，
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61802425）；
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协同过滤是电子商务推荐系统中应用最广泛的算法，传统协同过滤算法在面临数据稀疏性问题时，其相似度计算不够准确，影响了推荐系统的准确度。鉴于此，提出了一种基于项目属性聚类及相似度优化的协同过滤算法。首先，利用杰卡德系数衡量项目间属性距离，利用改进后的K-means算法对项目聚类；然后，计算目标项目与每个类中心的属性距离，设定阈值并筛选出小于阈值的类，将搜索范围缩小到对应的类中；最后，引入属性权重概念，将评分与属性权重相结合，优化相似度计算。在MovieLens数据集上的实验结果表明：改进后的算法能够显著提高推荐的准确度、查准率和覆盖率。
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