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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	融合标签文本的k-means聚类和矩阵分解算法显示文摘针对推荐系统中依赖用户对项目的评分信息带来的稀疏性问题,提出一种融合标签文本的k-means聚类和矩阵分解的推荐算法。该模型首先对项目信息构建项目特征画像,利用k-means聚类提取项目的潜在特征数量,然后利用隐语义模型LFM进行矩阵分解,将用户-评分矩阵进行分解重构得到预测评级,并根据排序推荐。将算法在MovieLens数据集上进行实验,结果表明该推荐算法的均方根误差(RMSE)和绝对平均误差(MAE)表现较好,在ml-latest-small数据集中的准确率(precision)和召回率(recall)较次优算法分别提升了14.5%和20.7%。通过将k-means聚类应用到用户的潜在兴趣和项目的潜在特征提取中,提升了推荐算法的有效性。	居晓媛汪明艳	2023	软件工程2023，26，6：	0

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