電子商務協同過濾稀疏性探討(pdf 10頁)

電子商務協同過濾稀疏性探討內容提要：
協同過濾是目前電子商務推薦係統中廣泛使用的、最成功的推薦算法，但麵臨用戶評分數據稀疏性問題的挑戰。在介紹用戶偏好數據獲取途徑的基礎上，將稀疏性改善技術歸納為六類，包括設定缺省值、結合基於內容的過濾、降維、圖論方法、基於項目評分預測以及增加用戶．係統交互，重點評述了各類算法的研究情況並對六類技術進行了比較。最後探討了該領域的未來研究方向。
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