【摘 要】
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协同过滤算法是目前应用于电子商务个性化推荐系统中的一种最成功的推荐算法。为缓解因数据稀疏性问题导致的算法推荐质量下降，将关联规则分析引入协同过滤算法中，预测部分未评
【基金项目】
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合肥学院2014年度科研发展基金一般项目(14KY11ZR)资助
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协同过滤算法是目前应用于电子商务个性化推荐系统中的一种最成功的推荐算法。为缓解因数据稀疏性问题导致的算法推荐质量下降，将关联规则分析引入协同过滤算法中，预测部分未评分项目的评分值，再运用传统的基于用户的协同过滤算法实施推荐。实验结果表明：与传统的协同过滤算法相比，采用关联规则预测评分可以一定程度提高算法推荐质量。
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