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冷啟動一直是推薦系統(tǒng)領(lǐng)域中被密切關(guān)注的問題，針對新注冊用戶冷啟動的問題，文中提出了一種融合用戶人口統(tǒng)計學(xué)信息與項目流行的推薦模型。首先對訓(xùn)練集用戶進(jìn)行聚類，將訓(xùn)練集用戶劃分為若干類。然后計算新用戶與所屬類別中其他用戶之間的距離，選擇其近鄰用戶集，在評分計算時綜合考慮項目流行度對推薦效果的影響，進(jìn)而為目標(biāo)用戶推送感興趣的節(jié)目。最后在經(jīng)典推薦系統(tǒng)欻據(jù)集中對所提模型進(jìn)行驗證。實驗結(jié)果表明，該模型眀昰優(yōu)于傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法，并在一定程度上解決了冷啟動問題。
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