【摘 要】
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针对用户聚类时部分近邻被遗漏和近邻用户选取依据单一的问题,为提高推荐的准确性,提出基于项目评分和类型评分聚类（IS T S）推荐算法,根据用户对项目的评分记录生成用户-项目评
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针对用户聚类时部分近邻被遗漏和近邻用户选取依据单一的问题,为提高推荐的准确性,提出基于项目评分和类型评分聚类（IS T S）推荐算法,根据用户对项目的评分记录生成用户-项目评分矩阵和用户-项目类型评分矩阵,分别利用这两个矩阵对用户进行模糊C均值聚类,并改进距离度量方法,然后分别根据聚类生成的隶属度矩阵在隶属度高的簇中选取对应最近邻,最后通过加权生成预测评分产生推荐。在M o v ie L en s数据集上进行对比实验结果表明,新算法能更真实地反映用户评分,有效提高推荐系统的预测准确性。
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