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基于可变网格聚类的协同过滤推荐算法

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摘要摘要：针对传统的相似度计量方法根据用户评分信息矩阵来计算物品或者用户相似度，需要考虑所有用户反馈的历史信息，提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先，将所有物品度的平均值作为一个阈值，选出高密度阈值物品。其次，使用可变网格的聚类方法将有共同兴趣是用户聚为同一类。最后，在类内用推荐算法对用户进行物品推荐。实验结果表明新算法在一定程度上提高了推荐系统的推荐精度和质量。

DOI g4q9nvl9j8/6703172

作者张超

机构地区厦门软件职业技术学院软件工程学院福建厦门 361000

出处《科学与技术》 2022年17期

关键词可变网格协同过滤推荐算法相似性度量

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2022年12月18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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