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基于相关均值的协同过滤推荐算法

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摘要摘要:本文针对在邻居用户协同评分识别数据极端稀疏的大环境下运行传统应用协同推荐过滤度量推荐评分算法可能存在的一些弊端,从如何提高不同邻居之间用户评分识别率的准确性角度出发,对目前传统用户相似性平均度量推荐方法特点进行大胆改进,在此方法基础上创新提出一种基于用户相关性平均值的协同推荐过滤算法。实验分析结果表明,该分析算法不仅能有效增强居民邻居推荐用户在居民推荐结果中的品牌影响力,有效帮助提高邻居推荐结果精度,改善邻居推荐结果质量。

DOI rj88q1wyj0/5142458

作者罗煜鹏

机构地区河南大学软件学院河南省开封市 475000

出处《科学与技术》 2020年32期

关键词相关均值算法协同过滤

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2021年04月21日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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