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摘 要：针对推荐系统中依赖用户对项目的评分信息带来的稀疏性问题，提出一种融合标签文本的k-means聚类和矩阵分解的推荐算法。该模型首先对项目信息构建项目特征画像，利用k-means聚类提取项目的潜在特征数量，然后利用隐语义模型LFM 进行矩阵分解，将用户-评分矩阵进行分解重构得到预测评级，并根据排序推荐。（剩余6390字）
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融合标签文本的k-means聚类和矩阵分解算法
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