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协同过滤算法作为一种主流的推荐算法其局限性就在于面对不同数据量的数据集时的相似度计算会发生偏差.本文基于传统的协同过滤算法,结合BP神经网络算法分析出的评分偏好特征进行聚类分析,最后提出一种改进的计算相似度的方法来达到对已有算法进行改进的目的.
基于评分偏好特征聚类分析的协同过滤改进算法
【摘 要】
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协同过滤算法作为一种主流的推荐算法其局限性就在于面对不同数据量的数据集时的相似度计算会发生偏差.本文基于传统的协同过滤算法,结合BP神经网络算法分析出的评分偏好特征
【机 构】
：
100091,国际关系学院 信息科技学院 北京
【出 处】
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数字化用户
【发表日期】
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2019年29期
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