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杂志ISSN号
协同过滤算法中扩展性问题研究
作者姓名:
韩淑云
作者单位:
福州软件职业技术学院
摘 要:
针对协同过滤算法中扩展性问题,文章将用户兴趣看成多个兴趣的集合,然后提出一种基于局部兴趣的协同过滤算法,算法通过改善候选项目集来减少推荐时间。最后,文章给出了MovieLens数据集上的比较实验,实验结果表明,文章提出的算法在提高系统的实时性的同时,可以进一步提高系统的推荐精度。
关 键 词:
协同过滤
扩展性
推荐精度
候选项目集
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