【摘 要】
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为了降低数据稀疏性的影响，提高推荐系统的推荐生成质量，提出了一种基于多层相似性用户聚类的协同过滤推荐算法。该算法采用新的多层用户相似性度量，并将推荐过程分成了离线和在
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金（BK2002091）资助项目.
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为了降低数据稀疏性的影响，提高推荐系统的推荐生成质量，提出了一种基于多层相似性用户聚类的协同过滤推荐算法。该算法采用新的多层用户相似性度量，并将推荐过程分成了离线和在线两个部分。离线时，算法对基本用户数据进行预处理，并对基本用户聚类；在线时，算法利用已有的用户聚类寻找目标用户最近邻居，并产生推荐。实验表明，该算法不仅加快了推荐生成速度，而且提高了推荐质量，降低了约6％的平均绝对误差。
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