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協(xié)同過濾算法由于推薦效果良好，而被廣泛應(yīng)用于推薦領(lǐng)域，但其在數(shù)據(jù)稀疏及冷啟動(dòng)的情況下會(huì)導(dǎo)致推薦效果明顯下降。在數(shù)據(jù)稀疏情況下，為充分利用用戶的歷史信息以提髙算法的推薦精度，提出一種改進(jìn)的聚類聯(lián)合相似度推薦算法。采用改進(jìn)的蜂群算法來優(yōu)化K- means++聚類的中心點(diǎn)，使聚類中心在整個(gè)數(shù)據(jù)內(nèi)達(dá)到最優(yōu)，并對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行集成，使得聚類得到進(jìn)一步優(yōu)化。根據(jù)聚類結(jié)果，在同一類中采用改進(jìn)的用戶相似度算法來優(yōu)化傳統(tǒng)相似度算法，使用戶間的相似度達(dá)到最優(yōu)，并根據(jù)領(lǐng)域的評(píng)分預(yù)測(cè)方法將最佳結(jié)果推薦給用戶。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的精度、召回率及平均絕對(duì)誤差均優(yōu)于其他現(xiàn)有算法，且在數(shù)據(jù)稀疏情況下其性能仍最佳。
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