【摘 要】
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协同过滤是目前电子商务推荐系统中应用最为广泛的一类推荐算法。随着系统用户和项目数量的急剧增加,传统的协同过滤算法已经很难满足各类系统的需求。为提高算法处理大规模
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学资助项目(KJ2016A609),安徽省创新创业训练计划项目(201511059266),合肥学院科研发展基金资助项目(14KY11ZR),合肥学院重点建设学科(2016xk05)资助.
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协同过滤是目前电子商务推荐系统中应用最为广泛的一类推荐算法。随着系统用户和项目数量的急剧增加,传统的协同过滤算法已经很难满足各类系统的需求。为提高算法处理大规模数据的能力,重点研究SlopeOne协同过滤推荐算法。将其与关联规则挖掘相结合,并选择近邻用户数据对目标用户的未知评分项进行评分预测,在movelns数据集上的测试结果表明,改进后的算法能够较为显著的提高推荐质量,适用于处理大规模数据。
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