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基于TSVD的協(xié)同過濾推薦算法研究

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摘要：針對經(jīng)典的協(xié)同過濾推薦算法的一系列不足，如用戶冷啟動、商品評分稀疏性以及推薦精度不高，文章提出基于截斷奇異值分解（TSVD）的協(xié)同過濾推薦算法。使用TSVD技術(shù)對稀疏矩陣進行降維處理，利用Jaccard相似度算法計算用戶間相似度，提高推薦精度。實驗結(jié)果顯示，基于截斷奇異值分解（TSVD）的協(xié)同過濾算法體現(xiàn)良好的推薦質(zhì)量及預(yù)測精度。（剩余4190字）

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