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推荐系统中新用户在信息搜索中易出现信息稀疏的问题,以致给用户推荐相关模块的时候带来了极大困难。 针对该问题,采用人口统计学中的最大期望算法对用户进行聚类找到近邻用户,然后将其作为协同过滤算法的输入。 由于用户对不同项目的评分表明他们需求,相同用户评价的项目中存在一定的需求关联性。 而且随着个人需求的变化,这种关联度也逐渐在变化。 所以通过引入一个时间权重函数的形式,给出一种基于用户需求变化的协同过滤算法,缓解传统协同过滤推荐算法的短板。 可以追踪到用户的需求,进而预测评分矩阵。 通过实验和比较,该算法有助于解决用户的评分矩阵稀疏性问题,从而提高推荐质量。

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《基于最大期望和协同过滤算法的研究与应用》

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文件号：062912

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