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对协同过滤技术在个性推荐系统中的应用进行研究。本文主要是通过对传统的协同过滤算法进行改进,引入核主成分分析（KPCA）算法和聚类K-means算法对传统的协同过滤技术进行优化,从而解决协同过滤技术中存在的稀疏性、扩展性问题,最终得到高效率、高质量的个性推荐。
个性推荐系统中协同过滤技术的优化及应用
【摘 要】
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对协同过滤技术在个性推荐系统中的应用进行研究。本文主要是通过对传统的协同过滤算法进行改进,引入核主成分分析（KPCA）算法和聚类K-means算法对传统的协同过滤技术进行优化,
【机 构】
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江南大学信息工程学院
【出 处】
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科技信息
【发表日期】
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2010年4期
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