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摘要
本发明属于电子商务信息处理技术领域,公开了一种具有多个辅助域的跨域推荐数据处理方法、跨域推荐数据处理系统；获取辅助域的评分矩阵,计算用户的评分可靠性,等比例分段映射阈值,将辅助域中评分数量低于阈值的评分清空；使用K-means聚类算法得到所有域的聚类级评分矩阵,进行矩阵分解；同时分解目标域评分矩阵,为冷启动用户学习特征映射函数；使用平均绝对误差来评估预测到的评分矩阵。与现有技术相比,本发明在数据处理的过程当中使用K-means聚类算法得到联合所有域的聚类级的用户-项目评分矩阵,降低了冷启动用户的数据稀疏性；缓解了传统单个辅助域矩阵分解模型预测准确度不佳而造成推荐效果不理想的问题,提升推荐系统的推荐效果,而且更具有通用性。
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