电子商务协同过滤稀疏性探讨(pdf 10页)

电子商务协同过滤稀疏性探讨内容提要：
协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛使用的、最成功的推荐算法，但面临用户评分数据稀疏性问题的挑战。在介绍用户偏好数据获取途径的基础上，将稀疏性改善技术归纳为六类，包括设定缺省值、结合基于内容的过滤、降维、图论方法、基于项目评分预测以及增加用户．系统交互，重点评述了各类算法的研究情况并对六类技术进行了比较。最后探讨了该领域的未来研究方向。
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