【摘 要】
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为进一步提高推荐系统的推荐精度,提出一种新的基于项目云的有序秩聚类协同过滤推荐算法,其中包括三大步：数据处理,有序聚类,生成推荐。该方法不仅借助定性分析思想利用项目云
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目：高维数据变量间非线性交互作用的研究（11571009）
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为进一步提高推荐系统的推荐精度,提出一种新的基于项目云的有序秩聚类协同过滤推荐算法,其中包括三大步：数据处理,有序聚类,生成推荐。该方法不仅借助定性分析思想利用项目云有效地填充了缺失数据,而且通过对项目分布的数字特征做排序、分割、聚类,在类内产生＂邻居＂,大大缩短了计算时间。通过在MovieLens数据集上的实验表明,在平均绝对误差和预测精确度上,该算法确实优于传统推荐算法。
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