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1、推薦系統(tǒng)通過(guò)預(yù)測(cè)用戶對(duì)項(xiàng)目的喜好程度為用戶進(jìn)行信息過(guò)濾，應(yīng)用知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)生成個(gè)性化推薦。協(xié)同過(guò)濾已經(jīng)成為個(gè)性化推薦系統(tǒng)的一種主要工具，但在許多推薦系統(tǒng)中，每個(gè)用戶涉及的信息量非常有限，造成評(píng)估矩陣相當(dāng)稀疏，難以找到相似用戶集，導(dǎo)致推薦效果大大降低。本文研究了協(xié)同過(guò)濾算法中的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題，即在一些信息量大的或者剛建立的協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)中用戶評(píng)分項(xiàng)目數(shù)很少，導(dǎo)致用戶評(píng)分項(xiàng)的交集很小，傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)中的相似性計(jì)算方式在這種情況下很難找到“最近
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