【摘 要】
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针对传统协同过滤推荐算法面临的稀疏性、实时性问题,提出了一种适用于朋友关系社交网络的社会化推荐算法。首先使用Nystrm扩展谱聚类方法根据朋友关系对用户进行聚类,然后
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11201290,61104042）
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针对传统协同过滤推荐算法面临的稀疏性、实时性问题,提出了一种适用于朋友关系社交网络的社会化推荐算法。首先使用Nystrm扩展谱聚类方法根据朋友关系对用户进行聚类,然后在用户所属类中寻找最近邻并产生推荐;对用户进行聚类,改善了数据稀疏性问题,用户的聚类过程可离线完成,加快在线推荐速度,提高了系统实时性。在Flixster上的实验结果表明,与传统推荐算法相比,该算法在平均绝对偏差、覆盖率指标上都有较大改善,提高了推荐系统性能。
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