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针对传统协同过滤技术在图书推荐中效率不高、数据极端稀疏性及主观性强等问题,提出一种基于云填充和蚁群聚类的协同过滤图书推荐方法,首先根据蚁群聚类算法得到用户群分类,然后在进行协同过滤前预先通过云模型填充用户——项目矩阵,以降低数据的稀疏性。实验结果表明,该算法在推荐精度上有明显的提高。
基于云填充和蚁群聚类的协同过滤图书推荐算法
【摘 要】
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针对传统协同过滤技术在图书推荐中效率不高、数据极端稀疏性及主观性强等问题,提出一种基于云填充和蚁群聚类的协同过滤图书推荐方法,首先根据蚁群聚类算法得到用户群分类,
【机 构】
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辽宁工程技术大学工商管理学院
【出 处】
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现代情报
【发表日期】
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2015年5期
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