采用协同过滤算法进行创新型项目推荐时,用户个性化需求设定的缺失和项目间类似元素互相干扰所造成的项目偏差限制了算法的准确度。为此,提出了一种基于用户偏好和项目偏差的创新型项目推荐算法,分别基于K-means聚类和LDA主题建模和创建用户簇与项目簇,计算项目偏差分与用户偏好分,通过线性加权处理得到最终的预测评分。实验结果表明,所设计的算法能够依据相邻元素的差异实现合理的推荐且具有很高的准确度。
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