【摘 要】
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如何提高大数据环境下推荐系统的推荐效率是一个值得关注的课题．本文提出了一种基于用户社交网络的最短距离聚类算法．该算法在推荐之前预先对用户进行聚类，降低邻域搜索空间，提高
【机 构】
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天津理工大学计算机与通信工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51575544);澳门科技发展基金(108/2012/A3)
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如何提高大数据环境下推荐系统的推荐效率是一个值得关注的课题．本文提出了一种基于用户社交网络的最短距离聚类算法．该算法在推荐之前预先对用户进行聚类，降低邻域搜索空间，提高推荐效率．本聚类算法将用户分为分簇用户和离群簇用户两大类，推荐时以簇为单位输入．离群簇用户可实现对社交网络的简单扩展．最后通过对真实社交网络的模拟，证明了算法的可行性与有效性．
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