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摘要:
在传统应用领域的推荐系统的基础上,解决小数据量进行商品推荐的问题.首先介绍了常规协同过滤算法,接着针对稀疏数据的特殊性对协同过滤算法的相似度模型进行了改进,并且进一步挖掘其数据的特殊性使用支持向量机和改进聚类算法对稀疏数据进行处理.实验数据使用华夏古泉网近一年内的拍卖数据,实验结果表明最终推荐成功率达到了68%.这说明我们提出的推荐算法是合理和有效的.
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一种基于稀疏矩阵划分的个性化推荐算法
个性化推荐
稀疏矩阵划分
协同过滤
内容分析
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文献信息
篇名 基于稀疏数据推荐系统的研究与实现
来源期刊 电子测量技术 学科 工学
关键词 推荐系统 协同过滤 稀疏数据 支持向量机 聚类
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目 数据采集及信号处理
研究方向 页码范围 119-122
页数 4页 分类号 TP311
字数 4723字 语种 中文
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 丁大虎 北方民族大学网络信息技术中心 2 6 1.0 2.0
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研究主题发展历程
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推荐系统
协同过滤
稀疏数据
支持向量机
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