【摘 要】
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协同过滤推荐算法是推荐系统研究的热点,近年来,在亚马逊、淘宝等商业系统中获得应用。在实际应用过程中,协同过滤推荐面临数据稀疏和准确性低的问题。作为推荐基础的用户-产
【机 构】
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上海财经大学信息管理与工程学院,上海外高桥保税区联合发展有限公司
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（41174007）,上海财经大学研究生教育创新计划项目（CXJJ02014-440）
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协同过滤推荐算法是推荐系统研究的热点,近年来,在亚马逊、淘宝等商业系统中获得应用。在实际应用过程中,协同过滤推荐面临数据稀疏和准确性低的问题。作为推荐基础的用户-产品（项目）矩阵通常非常稀疏（存在大量缺失数据）,从而导致推荐结果不准确。文章试图在缺失数据情况下提高协同过滤推荐的准确性,聚焦以下两个方面：（1）用户相似度、产品（项目）相似度计算;（2）缺失数据预测。首先,用增强的皮尔森相关系数算法,通过增加参数,对相似度进行修正,提高用户、产品（项目）相似度计算的准确率。接着,提出一种同时考虑了用户和产品（
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