【摘 要】
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数据稀疏性问题对协同过滤推荐系统的推荐精度有很大影响,为此,融合缺失数据平衡方法,提出了一个基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法。利用K-最近邻法对训练集中的缺失数据进
【机 构】
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东北财经大学管理科学与工程学院,东北财经大学数学与数量经济学院,大连理工大学管理与经济学部
【基金项目】
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辽宁省社会科学规划基金资助项目(L10BJL035);中央高校专项科研基金资助项目(DUT10RW302)
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数据稀疏性问题对协同过滤推荐系统的推荐精度有很大影响,为此,融合缺失数据平衡方法,提出了一个基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法。利用K-最近邻法对训练集中的缺失数据进行填补,然后通过支持向量机交叉验证进行分类,综合两者优点,从而克服数据质量对推荐算法的影响。在标杆数据集上进行了仿真实验,数值结果证明了方法的有效性。
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