【摘 要】
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协同过滤技术是目前应用最多的一种推荐技术,这项技术从用户提供的信息中展开发掘,按＂物以类聚,人以群分＂的原则产生和目标用户（或项目）相似性高的最近邻,从中预测评分,进而产生
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协同过滤技术是目前应用最多的一种推荐技术,这项技术从用户提供的信息中展开发掘,按＂物以类聚,人以群分＂的原则产生和目标用户（或项目）相似性高的最近邻,从中预测评分,进而产生推荐。但是由于评分信息稀疏化就会造成无法适应用户兴趣,而且推荐的实时性差等问题。针对上述问题,文章提出了一种带有改进的用户-项目类型喜好相似性的计算方法完善用户兴趣改变的问题,并且结合了优化后的双重k-means聚类,使搜索最近邻的范围大大减少,从而提高了推荐算法的实时性。实验结果表明,该优化后的协同过滤推荐算法能通过时间相似性更好地适
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