【摘 要】
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随着社会互联网信息呈爆炸式增长,电影资源亦成为互联网资源的重要组成部分.传统的推介是基于受欢迎程度、销售、广告和其他方式的,不能向用户提供人性化和个性化的推介服务.因此,针对K-means聚类算法和SVD算法进行优化,并提出了改进算法.实验结果表明,通过K均值算法和SVD算法的优化提升了协同过滤算法的推荐性能.通过设计的实验与其他方法进行对比,达到了预设的研究目标.
【机 构】
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德州学院数学与大数据学院,山东德州253000
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随着社会互联网信息呈爆炸式增长,电影资源亦成为互联网资源的重要组成部分.传统的推介是基于受欢迎程度、销售、广告和其他方式的,不能向用户提供人性化和个性化的推介服务.因此,针对K-means聚类算法和SVD算法进行优化,并提出了改进算法.实验结果表明,通过K均值算法和SVD算法的优化提升了协同过滤算法的推荐性能.通过设计的实验与其他方法进行对比,达到了预设的研究目标.
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