【摘 要】
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协同过滤是一种应用广泛的推荐算法，但存在着效率低和数据稀疏等问题。为解决这些问题，提出了一种改进的聚类推荐算法。该算法引用云模型，先从项目属性和用户属性两方面计算云模
【基金项目】
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广东省教育部产学研结合项目(2012B091100003,2012B091000058);广东省专业镇中小微企业服务平台建设项目(2012B040500034)
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协同过滤是一种应用广泛的推荐算法，但存在着效率低和数据稀疏等问题。为解决这些问题，提出了一种改进的聚类推荐算法。该算法引用云模型，先从项目属性和用户属性两方面计算云模型期望、熵和超熵，并考虑到评分时间、评分高低和评分习惯等因素的影响，建立用户兴趣模型；接着，采用基于云模型的修正相似度量方法进行用户兴趣相似度比较，并使用K-means算法进行聚类；最后，利用参与预测人数的比例对公共项目进行推荐结果合并。在MovieLens上的实验结果表明，该算法不仅可以解决效率低和数据稀疏等问题，还提高了推荐的准确性。
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