【摘 要】
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可扩展性、数据的稀疏性及用户的冷启动问题是传统的协同过滤推荐算法所面临的主要问题。由此提出一种基于矩阵分解和Meanshift聚类的协同过滤推荐算法:首先将原始矩阵使用奇
【基金项目】
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国家自然科学基金(No. 61662028)、国家级大学生创新创业训练计划项目基金(No. 201810407018)和江西省教育厅科学技术研究项目基金(No. GJJ170518).
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可扩展性、数据的稀疏性及用户的冷启动问题是传统的协同过滤推荐算法所面临的主要问题。由此提出一种基于矩阵分解和Meanshift聚类的协同过滤推荐算法:首先将原始矩阵使用奇异值分解(SVD)方法进行矩阵分解,较好地对原始数据进行降维,然后使用Meanshift (均值漂移)聚类对所有的物品进行聚类,最后在聚类后的类别中结合改进的基于物品的协同过滤算法,进而减少邻居商品的搜索范围。此方法不仅提高了推荐速度,还良好地解决了用户冷启动问题及数据稀疏问题,在MovieLens 1M数据集上相比于传统的基于物品的协同
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