基于協(xié)同過(guò)濾推薦方法研究
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協(xié)同過(guò)濾算法是目前被廣泛運(yùn)用在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的最成功技術(shù)之一，但是面對(duì)用戶數(shù)量的快速增長(zhǎng)及相應(yīng)的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失，推薦系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題也越來(lái)越明顯，嚴(yán)重地影響著推薦的質(zhì)量和效率。針對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法中的稀疏性問(wèn)題，采用了基于灰色關(guān)聯(lián)度的方法對(duì)用戶評(píng)分矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到用戶關(guān)聯(lián)度并形成關(guān)聯(lián)度矩陣；然后對(duì)關(guān)聯(lián)矩陣中的用戶進(jìn)行關(guān)聯(lián)度聚類，以減少相似性算法的復(fù)雜度；之后利用標(biāo)簽重疊因子對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算用戶相似性的協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行改進(jìn)，將重疊因子與用戶評(píng)分以非線性形式進(jìn)行組合；最后通過(guò)實(shí)例改進(jìn)后的算法在推薦精確度上有著較大的提高。
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