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融合類(lèi)目偏好和數(shù)據(jù)場(chǎng)聚類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究

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摘要：［目的/意義］基于近鄰用戶(hù)的協(xié)同過(guò)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(jì)算可擴(kuò)展問(wèn)題影響，推薦效果不盡如人意。［方法/過(guò)程］針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的推薦算法（Category Preferred Data Field Clustering Based Collaborative Filtering Recommendation，CPDFC-CFR）。（剩余17972字）

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