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在协同过滤算法研究基础上，通过压缩稀疏矩阵的方式，综合考虑用户之间的关联性和项目之间的关联性，提出了一种混合协同过滤个性化推荐算法。通过在Bookcrossing数据集上的实验结果表明，在矩阵规模较大并且稀疏的情况下，本算法比传统的基于用户和项目的协同过滤算法更有效的提高预测精度和覆盖率。
混合协同过滤个性化推荐算法研究
【摘 要】
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在协同过滤算法研究基础上，通过压缩稀疏矩阵的方式，综合考虑用户之间的关联性和项目之间的关联性，提出了一种混合协同过滤个性化推荐算法。通过在Bookcrossing数据集上的实验结
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院
【出 处】
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计算机光盘软件与应用
【发表日期】
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2014年4期
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