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上传时间: 2020-10-16
详细说明：协同过滤推荐算法是推荐系统研究的热点，近年来，在亚马逊、淘宝等商业系统中获得应用。在实际应用过程中，协同过滤推荐面临数据稀疏和准确性低的问题。作为推荐基础的用户产品（项目）矩阵通常非常稀疏（存在大量缺失数据），从而导致推荐结果不准确。文章试图在缺失数据情况下提高协同过滤推荐的准确性，聚焦以下两个方面：（1）用户相似度、产品（项目）相似度计算；（2）缺失数据预测。首先，用增强的皮尔森相关系数算法，通过增加参数，对相似度进行修正，提高用户、产品（项目）相似度计算的准确率。接着，提出一种同时考虑了用户和产品（项目）特征的缺失数据预测算法。算法中，对用户和产品（项目）分别设置相似度阈值，只有当用户或
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