【摘 要】
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针对当前推荐算法存在数据稀疏性、冷启动和缺乏时效性的问题,为提高推荐质量,提出了一种基于模糊聚类和评论时效的推荐算法,并应用于在线点餐系统中。在协同过滤的基础上,充
【机 构】
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南阳理工学院计算机与信息工程学院,济源职业技术学院
【基金项目】
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河南省科技攻关计划项目(A13060232)
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针对当前推荐算法存在数据稀疏性、冷启动和缺乏时效性的问题,为提高推荐质量,提出了一种基于模糊聚类和评论时效的推荐算法,并应用于在线点餐系统中。在协同过滤的基础上,充分利用模糊C均值聚类算法确定目标用户邻近用户集,再利用改良的项目相似性计算最近邻居集,并填充用户项目评分矩阵,最后引入用户评论相似度和评论时效预测最终评分。实验结果表明,该算法明显优于传统的推荐方法,能够获得较好的推荐精度。
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