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《第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集》 2007年
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双向聚类迭代的协同过滤推荐算法

王明文  陶红亮  熊小勇  
【摘要】:协同过滤是电子商务推荐系统中广泛采用的技术,然而数据稀疏性会影响协同过滤的推荐质量。本文针对数据稀疏问题提出一种双向聚类迭代的协同过滤推荐算法,对初始得到的用户聚类和项目聚类进行交叉迭代调整,使得聚类簇达到较为稳定的状态,调整后聚类簇的内聚性更强,类之间的区分度更大。实验表明,在调整后的聚类簇中查找邻居将更加准确,可以有效解决数据稀疏问题的影响,有利于提高推荐的准确性。

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