【摘 要】
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协同过滤是电子商务推荐系统中广泛采用的技术,然而数据稀疏性会影响协同过滤的推荐质量。针对数据稀疏问题提出一种双向聚类迭代的协同过滤推荐算法,对初始得到的用户聚类和
【机 构】
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江西师范大学计算机信息工程学院,江西师范大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60663007);江西省科技攻关项目(2006-184);江西省教育厅科技项目(2007-129)
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协同过滤是电子商务推荐系统中广泛采用的技术,然而数据稀疏性会影响协同过滤的推荐质量。针对数据稀疏问题提出一种双向聚类迭代的协同过滤推荐算法,对初始得到的用户聚类和项目聚类进行交叉迭代调整,使得聚类簇达到较为稳定的状态。调整后聚类簇的内聚性更强,类之间的区分度更大。实验表明,在调整后的聚类簇中查找邻居将更加准确,可以有效解决数据稀疏问题的影响,有利于提高推荐的准确性。
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