【摘 要】
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协同过滤是推荐系统应用最广泛的方法,其中项目之间的相关性是影响推荐算法质量的关键因素之一,针对基本协同过滤算法中未充分利用项目之间的相关系数,且算法的计算量也会随
【机 构】
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安徽新华学院信息工程学院,合肥工业大学管理学院,安徽大学计算机科学与技术学院
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协同过滤是推荐系统应用最广泛的方法,其中项目之间的相关性是影响推荐算法质量的关键因素之一,针对基本协同过滤算法中未充分利用项目之间的相关系数,且算法的计算量也会随着用户和项目的不断增加呈现出爆炸性的增长,从而导致推荐质量低下等问题,本文提出了一种基于聚类分析的改进协同过滤算法。该算法加入项目相关性计算,利用聚类分析算法提高推荐算法效率,并将其应用于图书网站个性化推荐模型的构建。仿真实验表明,这种改进后的算法在收敛速度与算法准确性方面取得了显著的提高。
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