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為解決基于用戶部分特征協(xié)同過濾算法中出現(xiàn)的項目分類不準確問題，本文提出了一種融合了近似項目的用戶部分特征協(xié)同過濾算法（AICF）。該算法通過融合項目標簽數(shù)據(jù)和用戶評分數(shù)據(jù)來計算項目綜合相似度，以獲取待推薦項目的近似項目，然后在近似項目中計算待推薦用戶最近鄰，最后根據(jù)近鄰用戶對指定用戶推薦。實驗表明，通過結(jié)合項目標簽數(shù)據(jù)改進近鄰項目的選擇，可以提高最終協(xié)同過濾算法的推薦效果。
隨著人類進入大數(shù)據(jù)時代，互聯(lián)網(wǎng)上的信息呈指數(shù)爆炸式增長，如何從茫茫多數(shù)據(jù)中獲取自己感興趣的數(shù)據(jù)成為了人類當前所面臨的巨大問題。于是便產(chǎn)生了能夠主動幫助用戶提供有效信息的推薦系統(tǒng)。而協(xié)同過濾技術(shù)作為最成功的推薦技術(shù)之一受到了越來越多的研究者的關(guān)注。目前，幾乎所有的大型商務(wù)系統(tǒng)中都不同程度的使用了各種形式的推薦系統(tǒng)。
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