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数据缺失下的IFCM-Slope One协同过滤推荐算法 被引量：3
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作者 张艳菊 陆畅 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第9期185-188,共4页
为了提高数据缺失情况下的推荐准确性,保证服务的质量,给用户提供更加准确与实时的个性化信息,文章将直觉模糊C均值聚类(IFCM)和协同过滤推荐算法相结合,构建了IFCM-Slope One协同过滤推荐算法。通过引入直觉模糊C均值聚类对用户进行分... 为了提高数据缺失情况下的推荐准确性,保证服务的质量,给用户提供更加准确与实时的个性化信息,文章将直觉模糊C均值聚类(IFCM)和协同过滤推荐算法相结合,构建了IFCM-Slope One协同过滤推荐算法。通过引入直觉模糊C均值聚类对用户进行分类,减小邻居用户的搜索范围,降低计算的复杂度,再利用Slope One对用户喜好矩阵缺失数据进行填补,避免由于数据缺失导致推荐偏差,最后基于协同过滤推荐算法计算相似邻居集,并将相似邻居集中的用户喜好隶属度进行从大到小的排序,形成Top-n项目推荐集,生成用户推荐结果。 展开更多
关键词 直觉模糊c均值聚类(ifcm) 协同过滤推荐 Slope One
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