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针对协同过滤推荐中的用户评分数据的极端稀疏性和新用户的推荐问题，本文通过用户的注册信息收集到关于用户的个人特征数据，形成用户个人特征矩阵，然后针对用户个人特征矩阵采用ART2神经网络动态聚类算法进行用户分类，找到目标用户的邻居用户，预测用户对未评分项目的评分。改善在线推荐的响应时间和推荐精度。
基于ART2动态聚类的协同过滤推荐方法
【摘 要】
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针对协同过滤推荐中的用户评分数据的极端稀疏性和新用户的推荐问题，本文通过用户的注册信息收集到关于用户的个人特征数据，形成用户个人特征矩阵，然后针对用户个人特征矩阵采用
【机 构】
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四川托普信息技术职业学院
【出 处】
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福建电脑
【发表日期】
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2009年5期
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