【摘 要】
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在介绍传统协同过滤算法的基础上,将协同过滤可扩展性改善技术归纳为6类,包括聚类、概率方法、降维、基于项目、数据集缩减以及线性模型,重点评述各类算法的研究情况,并将其
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在介绍传统协同过滤算法的基础上,将协同过滤可扩展性改善技术归纳为6类,包括聚类、概率方法、降维、基于项目、数据集缩减以及线性模型,重点评述各类算法的研究情况,并将其基本思路总结为两点:在尽量不影响推荐质量的前提下,缩小最近邻查询空间;定期离线进行用户相似性度量和最近邻搜寻,减小在线推荐计算量。最后探讨该领域未来的两个研究方向,即基于分布式结构的协同过滤算法、基于形式概念分析的最近邻搜寻。
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