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在这个电商及大数据的时代,个性化推荐系统应运而生。由于传统的协同过滤算法存在新使用者、新项目、扩展性以及稀疏性等问题,提出一种基于Mean Shift算法的项目或用户聚类,奇异值分解和项目语义相似度的推荐模型,有针对性的对传统的协同过滤推荐系统的不足之处进行改进。实验结果表明,与传统的推荐算法相比,改进算法具有更高的准确性。