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摘要
为了缓解协同过滤推荐算法中的用户冷启动问题，提出一种基于融合相似度和层次聚类的冷启动推荐算法．首先，基于用户的人口统计学信息、用户对项目的评分信息和项目种类信息，提出一种融合相似度计算方法；其次，基于用户的人口统计学信息，利用层次聚类确定冷启动用户的初始近邻用户集；最后，基于初始近邻用户集，利用融合相似度为目标用户进行推荐．基于MovieLens公共数据集，将本文提出的算法和其他推荐算法进行了实验对比分析，结果显示所提算法能够有效地缓解用户的冷启动问题，提高算法的推荐质量．
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单位燕山大学; 辽宁工业大学
