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一种基于聚类技术的数字图书馆个性化推荐算法

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摘要

针对传统协作过滤算法存在的评价矩阵稀疏性问题,提出了一种基于聚类技术的推荐算法.该算法将k-means技术和分层技术相结合对图书资源进行聚类,缩小了近邻搜索的范围和需要预测的图书资源数目,很好地解决了因用户专业背景差异而导致的评价矩阵稀疏性问题,提高了推荐的准确度.

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来源
《计算机应用与软件》 |2008年第7期|84-85,99|共3页
作者
张付志; 姜志英;
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作者单位

燕山大学信息科学与工程学院;

河北;

秦皇岛;

066004;

燕山大学信息科学与工程学院;

河北;

秦皇岛;

066004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
数字图书馆; 协作过滤; 文本聚类; 评价矩阵;

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