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协同过滤技术是推荐系统中运用成功、广泛采用的推荐算法，但其在计算项目相似性需要依靠用户的历史评分数据。基于此，本文提出了利用项目自身属性进行项目分类，然后在类内寻找最近邻居，最后产生推荐。实验结果表明，该算法提高了数据稀疏情况下的推荐质量，同时还提高了推荐系统的效率。
基于项目属性预测的协同过滤推算法
【摘 要】
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协同过滤技术是推荐系统中运用成功、广泛采用的推荐算法，但其在计算项目相似性需要依靠用户的历史评分数据。基于此，本文提出了利用项目自身属性进行项目分类，然后在类内寻找最
【机 构】
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兰州交通大学机电工程学院
【出 处】
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洛阳理工学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年3期
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目（2012BAH20F05）,甘肃省自然科学基金（1310RJZA056）,兰州交通大学青年基金（2013016）,兰州交通大学青年基金资助项目（2011012）.
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