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融合類目偏好和數(shù)據(jù)場聚類的協(xié)同過濾推薦算法研究

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摘要：［目的/意義］基于近鄰用戶的協(xié)同過濾推薦作為推薦系統(tǒng)應(yīng)用最廣泛的算法之一，受數(shù)據(jù)稀疏和計算可擴展問題影響，推薦效果不盡如人意。［方法/過程］針對上述問題，提出了一種改進的推薦算法（Category Preferred Data Field Clustering Based Collaborative Filtering Recommendation，CPDFC-CFR）。（剩余17972字）

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