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针对推荐算法的数据稀疏性和冷启动问题,本文基于层次分析法将用户多维属性融入协同过滤推荐算法中,采用非线性拟合方法进行权重分配,混合了基于协同过滤的推荐算法.同时,改进后的算法依据用户评分数量的不同采用不同的推荐策略,实验数据集选用MovieLens公共数据集,根据实验结果来看,本文中主张的混合推荐算法的MAE值比传统推荐算法更小,具有更高的推荐准确率. 相似文献
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