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摘要:
实际应用中的协同过滤推荐算法往往面临着用户冷启动、数据稀疏等问题。针对以上问题,拟采用用户的属性信息进行聚类进行优化,实验通过MATLAB平台在Movie Lens数据集上验证所提出的算法的推荐准确性。
推荐文章
一种基于层次聚类的属性全局离散化算法
粗糙集
属性离散化
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结合改进用户聚类与 LFM 模型的协同过滤推荐算法
协同过滤推荐
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线性加权
一种改进项目多属性类别划分的推荐算法
隶属矩阵
FP-Tree
多属性类别
CNB模型
一种改进的基于粒子群的聚类算法
聚类算法
粒子群优化算法
相异度矩阵
最大最小距离法
K-means
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关键词热度
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文献信息
篇名 一种改进的基于用户属性聚类的推荐算法
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 用户属性聚类 推荐算法 冷启动 数据稀疏
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 56-59
页数 4页 分类号 TP311.13
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐万梅 重庆师范大学计算机与信息科学学院 42 424 9.0 20.0
2 王颖 重庆师范大学计算机与信息科学学院 4 9 1.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
用户属性聚类
推荐算法
冷启动
数据稀疏
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
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