【摘 要】
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电子商务的大环境下,人们在电商平台中很难有效地选择出感兴趣的书籍,推荐系统能够解决这一问题.然而将传统的协同过滤算法应用到图书推荐中,存在着数据稀疏、推荐准确率低等
【机 构】
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云南农业大学大数据学院（信息工程学院）
【基金项目】
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云南省科技计划项目（2014AB026,2014AB019,2014AB017）
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电子商务的大环境下,人们在电商平台中很难有效地选择出感兴趣的书籍,推荐系统能够解决这一问题.然而将传统的协同过滤算法应用到图书推荐中,存在着数据稀疏、推荐准确率低等问题.针对这些问题,在传统协同过滤算法的基础上,文中提出了一种基于FP_Growth和slope_one的协同过滤算法.首先对数据集中默认评分为0的记录进行重新评分,然后采用基于FP_Growth的矩阵填充算法对数据集进行填充,最后对协同过滤算法中的slope_one预测评分策略进行改进.将该算法应用到Book-Crossing图书数据集中,实
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