【摘 要】
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在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西。在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐。随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（编号：60373095 60673039 60973068）, 国家社会科学基金（编号：08BTQ025）, 国家863高科技计划资助项目（编号：2006AA01Z151）, 教育部留学回国人员科研启动基金项目
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在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西。在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐。随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少。为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,然后将用户的评分矩阵转变成0、1矩阵并与用户的基本信息进行组合形成一个新的矩阵,对这个扩展的矩阵用奇异矩阵分解（SVD）降维,然后在SVD分解出的矩阵U和S的基础上计算最近邻居,并预测用户
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