文件名称:
基于类别偏好Canopy-K-means的协同过滤推荐系统算法
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-01-12
详细说明：协作过滤算法（CF）在推荐系统中难以处理数据的稀疏性和可伸缩性问题。本文提出了基于类别偏好Canopy-K-means的协同过滤算法（CPCKCF），设计了用户项类别偏好比率（UICPR）的定义，并用来计算UICPR矩阵。将Canopy算法作为CPCKCF的前置算法，并将输出作为K-means算法的输入，其结果用于用户数据进行聚类并找到最近的用户以获得预测得分，使用MovieLens数据集进行的实验结果表明，与传统的基于用户的协作过滤算法相比，所提出的CPCKCF算法将计算效率和推荐精度提高了2.81%。
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