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基于聚类和项目相似性的Slope One算法优化
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随着用户项目数量的增长,用户项目矩阵变得越来越稀疏,使用基于最小生成树的k-means算法对项目进行聚类并以聚类结果对用户评分矩阵进行预测填充.考虑到Slope One算法存在用户兴趣变化问题,将时间权重加入Slope One算法中进行评分预测.将改进后的算法在Movie Lens数据集上进行验证,结果表明,改进后的算法可有效解决稀疏性问题和用户兴趣变化问题,并将MAE值降低到0.015以下.
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来源 ：
计算机与现代化
ISSN： 1006-2475
年份： 2016
期： 8
页码： 22-26
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