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摘要
为了进一步提高协同过滤算法的精确性，更好地满足用户需求、进行商品推荐，针对传统推荐算法存在的缺失数据和模糊性问题，构建了直觉模糊粗糙集和基于目标函数的直觉模糊C均值聚类相结合的协同过滤推荐算法(IFRSIFCM-CF)。算法首先运用直觉模糊粗糙集对缺失数据进行处理，并计算直觉模糊数；其次用密度函数初始化聚类中心，并通过直觉模糊C均值聚类找到目标用户所在聚类类别；最后用特征系数代替传统相似系数来确定邻居集，用优先关系定序法代替传统的推荐算法形成推荐列表。在MovieLens与Jester数据集上对算法进行有效性检验，实验结果表明所提算法能够有效解决数据缺失问题并提高推荐精度。
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