典型文献
基于模糊聚类和Slope One填充的推荐算法
文献摘要：
传统的推荐算法受限于其数据密度低,矩阵规模大进而导致的计算复杂、实时性差且推荐精度低.针对这一问题,设计了一种结合模糊聚类和Slope One填充的推荐方法.算法根据用户的特征进行模糊聚类,利用加权Slope One算法填充c个规模较小的用户-项目矩阵中的缺失数据,并通过改进的相似度计算方法计算出用户间的相似度得出最近邻结果集.仿真对比实验表明,设计的算法对比传统的推荐算法在精度上有着很大提升,同时能缓解数据稀疏性,提升推荐质量.
文献关键词：
协同过滤;模糊聚类;Slope One;相似度
中图分类号：
作者姓名：
李磊
作者机构：
安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001
文献出处：
引用格式：
[1]李磊-.基于模糊聚类和Slope One填充的推荐算法)[J].电脑知识与技术,2022(10):68-70,83
A类：
B类：
模糊聚类,Slope,One,推荐算法,受限于,数据密度,推荐精度,推荐方法,规模较,缺失数据,相似度计算,最近邻,仿真对比,算法对比,解数,数据稀疏性,协同过滤
AB值：
0.351619
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