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针对传统推荐算法的数据稀疏性问题和推荐准确性问题，提出基于粒子群优化的项聚类推荐算法。采用粒子群优化算法产生聚类中心，在此基础上搜索目标项目的最近邻居，并产生推荐，从而提高了传统聚类算法的推荐准确性及响应速度。实验表明改进的项聚类协同过滤算法能有效提高推荐精度。
基于粒子群优化的项聚类推荐算法
【摘 要】
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针对传统推荐算法的数据稀疏性问题和推荐准确性问题，提出基于粒子群优化的项聚类推荐算法。采用粒子群优化算法产生聚类中心，在此基础上搜索目标项目的最近邻居，并产生推荐，从而
【机 构】
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重庆大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年23期
【基金项目】
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教育部留学回国人员启动基金资助项目（教外司留[2007]1108-10）
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