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针对传统协作过滤算法存在的评价矩阵稀疏性问题,提出了一种基于聚类技术的推荐算法。该算法将k-means技术和分层技术相结合对图书资源进行聚类,缩小了近邻搜索的范围和需要预测的图书资源数目,很好地解决了因用户专业背景差异而导致的评价矩阵稀疏性问题,提高了推荐的准确度。
一种基于聚类技术的数字图书馆个性化推荐算法
【摘 要】
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针对传统协作过滤算法存在的评价矩阵稀疏性问题,提出了一种基于聚类技术的推荐算法。该算法将k-means技术和分层技术相结合对图书资源进行聚类,缩小了近邻搜索的范围和需要预测的图书资源数目,很好地解决了因用户专业背景差异而导致的评价矩阵稀疏性问题,提高了推荐的准确度。
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2008年07期
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