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协同过滤技术是目前运用最广泛的个性化推荐技术之一,但随着系统规模的不断扩大,用户评分数据极端稀疏等问题使其推荐质量严重下降。因此,文章提出将维数简化和聚类的方法运用到协同过滤技术中,从而较好地解决协同过滤推荐技术中存在的稀疏性、扩展性等问题,快速准确地产生个性化推荐结果。
协同过滤技术在个性化推荐中的运用
【摘 要】
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协同过滤技术是目前运用最广泛的个性化推荐技术之一,但随着系统规模的不断扩大,用户评分数据极端稀疏等问题使其推荐质量严重下降。因此,文章提出将维数简化和聚类的方法运
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院
【出 处】
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合肥工业大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2008年7期
【基金项目】
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安徽省自然科学基金资助项目（070412054）,合肥工业大学科学研究发展基金资助项目（062101f）
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