【摘 要】
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在协同过滤推荐系统中,商品被视为特征,用户提供他们对购买的商品的评分。通过对用户评分的学习,推荐系统可以向用户推荐他们可能需要的产品。然而电子商务通常有相当多的产
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在协同过滤推荐系统中,商品被视为特征,用户提供他们对购买的商品的评分。通过对用户评分的学习,推荐系统可以向用户推荐他们可能需要的产品。然而电子商务通常有相当多的产品,如果在推荐前要对每一个商品都进行考虑,推荐系统将是非常低效的。提出一种改进的ItemRank方法,应用自构建聚类算法来减少商品数量相关的维度,然后直接在聚类上运行推荐算法。最后,对推荐聚类进行变换得到推荐商品列表推荐给不同的用户。所提出的方法在计算推荐商品时所需的时间大大减少。实验结果表明,在不影响推荐质量的前提下,推荐系统的效率得到了提高。
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