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傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法存在數(shù)據(jù)稀疏、可擴(kuò)展性弱和用戶興趣度偏移等冋題，算法運(yùn)行效率和預(yù)測(cè)精度偏低。針對(duì)上述問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的 Mini batch K- Means時(shí)間權(quán)重推薦算法。采用 Pearson相關(guān)系數(shù)改進(jìn)MiBatch K- Means聚類，利用改進(jìn)的聚類算法對(duì)稀疏評(píng)分矩陣進(jìn)行聚類，計(jì)算用戶興趣評(píng)分并完成對(duì)稀疏矩陣的填充?？紤]用戶興趣隨時(shí)間變化的影響，引入牛頓冷卻時(shí)間杈重計(jì)算攝似度，并基于已填充評(píng)分矩陣進(jìn)行相似度權(quán)計(jì)算，得到項(xiàng)目最終評(píng)分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算該算法的平均絕對(duì)誤差下降了31.08%，準(zhǔn)確率、召回率、門Ⅰ值均有較大提升，具有較髙的評(píng)分預(yù)測(cè)精確。
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