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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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【参考文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 陶红亮;双向聚类迭代的协同过滤推荐算法[D];江西师范大学;2007年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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4 陈冬林;聂规划;刘平峰;;基于知识网格的电子商务推荐系统设计[J];计算机应用研究;2006年12期
5 赵鹏;耿焕同;王清毅;蔡庆生;;基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统的研究[J];南京大学学报(自然科学版);2006年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前8条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前6条
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2 方兰;基于局域网的信息推送系统[D];江西师范大学;2004年
3 王莉红;电子商务环境下协同过滤推荐方法的应用分析与研究[D];上海师范大学;2005年
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 高旻;基于计算语用学和项目的资源协同过滤推荐研究[D];重庆大学;2010年
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8 邓爱林;电子商务推荐系统关键技术研究[D];复旦大学;2003年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 邵伟;基于领域知识的协同过滤推荐研究[D];河北大学;2010年
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9 李春;协同过滤推荐算法的研究[D];湘潭大学;2010年
10 金亚亚;一种基于改进信任度的协同过滤算法[D];华东理工大学;2011年
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