为解决个性化推荐协同过滤中存在用户关联项目过少，而引起的用户冷启动问题，提出一种基于切比雪夫优化的谱卷积协同过滤推荐算法。将用户-项目二部图转换到谱域，通过切比雪夫一阶截断式建立深度前馈神经网络，优化卷积过程，省略拉普拉斯矩阵复杂的特征分解，缩短模型训练时间，在谱域中快速发现用户与相关项目之间的隐性关联信息。经过实验验证，该方法对提升推荐结果的准确性有着较为明显的帮助，更为有效挖掘用户与项目间关联信息。
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