【摘 要】
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针对用户聚类时部分近邻被遗漏和近邻用户选取依据单一的问题,通过对项目评分和类型评分进行聚类,提出一种新的推荐算法。结合用户对项目的评分记录生成用户-项目评分矩阵和
【基金项目】
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国家自然科学基金（61202022）
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针对用户聚类时部分近邻被遗漏和近邻用户选取依据单一的问题,通过对项目评分和类型评分进行聚类,提出一种新的推荐算法。结合用户对项目的评分记录生成用户-项目评分矩阵和用户-项目类型评分矩阵,基于此对用户进行模糊C均值聚类,同时改进距离度量方法,根据聚类生成的隶属度矩阵在隶属度高的簇中选取对应最近邻,并通过加权生成预测评分,最终产生推荐。在Movie Lens数据集上的对比结果表明,该算法能够真实地反映用户评分,有效提高推荐系统的预测准确性。
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