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A Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on item and Cloud Model

Wuhan University Journal of Natural Sciences 2011年第1期16卷 16-20页

作者： WANG Shuliang XIE Yuan FANG Meng International School of Software Wuhan University Wuhan430072 Hubei China State Key Laboratory of Information Engineering in Survey Mapping and Remote Sensing Wuhan University Wuhan 430072Hubei China

Recommender system is an important content in the research of E-commerce technology. Collaborative filtering recom-mendation algorithm has already been used successfully at recom-mender system. However,with the development of E-commerce,the difficulties of the extreme sparsity of user rating data have become more and more severe. Based on the traditional similarity measuring methods,we introduce the cloud model and combine it with the item-based collaborative filtering recommendation algorithms. The new collaborative filtering recommendation algorithm based on item and cloud model （IC-Based CF） computes the similarity de-gree between items by comparing the statistical characteristic of items. The experimental results show that this method can improve the performance of the present item-based collaborative filtering algorithm with extreme sparsity of data.

关键词： recommendation system collaborative filtering cloud model item similarity

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