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傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法存在數(shù)據(jù)稀疏、可擴展性弱和用戶興趣度偏移等冋題，算法運行效率和預(yù)測精度偏低。針對上述問題，提出一種改進的 Mini batch K- Means時間權(quán)重推薦算法。采用 Pearson相關(guān)系數(shù)改進MiBatch K- Means聚類，利用改進的聚類算法對稀疏評分矩陣進行聚類，計算用戶興趣評分并完成對稀疏矩陣的填充。考慮用戶興趣隨時間變化的影響，引入牛頓冷卻時間杈重計算攝似度，并基于已填充評分矩陣進行相似度權(quán)計算，得到項目最終評分。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)協(xié)同過濾算該算法的平均絕對誤差下降了31.08%，準(zhǔn)確率、召回率、門Ⅰ值均有較大提升，具有較髙的評分預(yù)測精確。
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