【摘 要】
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推荐系统是根据用户的历史信息对未知信息进行预测.用户项目评分矩阵的稀疏性是目前推荐系统面临的主要瓶颈之一.跨域推荐系统是解决数据稀疏性问题的一种有效方法.本文提出
【机 构】
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青岛科技大学信息科学与技术学院,山东科技大学山东省智慧矿山信息技术重点实验室,山东建筑大学,山东信息职业技术学院软件系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402246,61503220);山东省自然科学基金(ZR2019MF014,ZR2017BF023);光电技术与智能控制教育部重点实验室(兰州交通大学)开放课题基金(KFKT2018-2)~~
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推荐系统是根据用户的历史信息对未知信息进行预测.用户项目评分矩阵的稀疏性是目前推荐系统面临的主要瓶颈之一.跨域推荐系统是解决数据稀疏性问题的一种有效方法.本文提出了基于有效特征子集选取的高效推荐算法(FSERA),FSERA是提取辅助域的子集信息,来扩展目标域数据,从而对目标域进行协同过滤推荐.本文采用K-means聚类算法将辅助域的数据进行提取来降低冗余和噪声,获取了辅助域的有效子集,不仅降低了算法复杂度,而且扩展了目标域数据,提高了推荐精度.实验表明,此方法比传统的方法有更高的推荐精度.
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