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针对经典的协同过滤推荐算法的一系列不足,如用户冷启动、商品评分稀疏性以及推荐精度不高,文章提出基于截断奇异值分解(TSVD)的协同过滤推荐算法.使用TSVD技术对稀疏矩阵进行降维处理,利用Jaccard相似度算法计算用户间相似度,提高推荐精度.实验结果显示,基于截断奇异值分解(TSVD)的协同过滤算法体现良好的推荐质量... 相似文献
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