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基于模型填充的混合协同过滤算法

焦晨斌  王世卿  
【摘要】:随着商品与服务等领域电子海量数据的日益膨胀,协同过滤已成为一种新的推荐技术在推荐系统中倍受关注。本文研究分析了协同过滤中存在的数据极端稀疏、相似准确度问题,提出了一种基于模型填充的混合协同过滤算法。实验结果表明,该算法能有效解决用户评分数据的极端稀疏问题,可提高协同过滤的相似准确度。

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