【摘 要】
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随着电子商务的飞速发展，推荐算法成为推荐领域的研究热点之一，而冷启动问题与数据稀疏成为推荐算法面临的主要问题。有研究工作指出，利用矩阵分解来缓解评分数据的稀疏性，但仍存
【基金项目】
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地区科学基金项目(No.61761025)~~
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随着电子商务的飞速发展，推荐算法成为推荐领域的研究热点之一，而冷启动问题与数据稀疏成为推荐算法面临的主要问题。有研究工作指出，利用矩阵分解来缓解评分数据的稀疏性，但仍存在数据量大且推荐精度不高的问题。因此，提出一种基于用户聚类的非负矩阵分解的推荐算法。在原有的非负矩阵分解模型上，它结合用户的评分数据，基于聚类思想对用户进行聚类，充分挖掘用户间的相关关系。所提算法在Movielens数据集上进行实验，结果表明，在数据稀疏的情况下，该算法在均方根误差（RMSE）评价指标上优于传统非负矩阵分解算法，且预测误差减
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