1、“.....使用算法对该矩阵进行聚类。主要思想是利用树结构帮助我们进行快速的聚类，般把其称作聚类特征树。该树的任节点都是由若干个聚类特征组成的。流程基于与层次聚类的协同过滤推荐算法实现论文原稿时，缩小了搜索范围，有效提高算法运行时间。当然算法也有不足之处，例如当数据量过大时，算法的效率会有所降低，这也是之后论文的研究改进方向。参考文献杨阳，向阳，熊磊基于矩阵分解与用户近邻模型的协同过择为时，的值最低......”。

2、“.....为了验证改进算法的性能，我们将该算法与算法以及基于的推荐算法进行比较，在取不同的近邻个数的情况下各算法的推荐性能由图所示，当我们的近邻个数达到定数息包含了共个用户对于部电影的十万条评分。评分值是至的整数，数字越高代表评分越高。算法推荐质量度量标准平均绝对误差是常用的评判标准，其原理是计算用户对项目的预测评分值与实际评分值之间的偏差。的值越数据初始化将用户集及评分项目集合构造出个评分矩阵，其中代表有个用户，代表有个项目......”。

3、“.....对用户项目矩阵进行降维处理，根据公式得到用户特征矩阵对用户特征矩阵进行聚类取前列变成，从中取前行变成，其中远远小于和的值，这样就达到了降维的目的。基于与层次聚类的协同过滤推荐算法实现论文原稿。传统的基于用户的协同过滤算法在传统的基于用户的协同过滤算法中，。参考文献杨阳，向阳，熊磊基于矩阵分解与用户近邻模型的协同过滤推荐算法计算机应用，蒋盛益，李霞种改进的聚类算法计算机应用，......”。

4、“.....数据初的情况下各算法的推荐性能由图所示，当我们的近邻个数达到定数目后，我们的改进算法推荐效果更加高效。结语本文提出的基于与层次聚类的协同过滤算法的优势有第，对原始矩阵进行降维处理，有效算用户对项目的预测评分值与实际评分值之间的偏差。的值越小，代表推荐的质量越高。设预测评分集合为，实际评分集合为，公式如所示实验结果及分析在对用户项目矩阵进行奇异值分解时......”。

5、“.....确定个最近邻第完成预测评分，实现推荐。因此我们完成的推荐的第步就是对数据进行初始化，构建评分矩阵。第构建评分矩阵第计算相似度，确定个最近邻第完成预测评分，实现推荐。因此我们完成的推荐的第步就是对数据进行初始化，构建评分矩阵。确定值之后，我們就可以将对角矩阵只保留前个奇异值形成新的对角矩阵，从处理，根据公式得到用户特征矩阵对用户特征矩阵进行聚类......”。

6、“.....实验结果及分析化将用户集及评分项目集合构造出个评分矩阵，其中代表有个用户，代表有个项目，表示用户对项目的评分值。传统的基于用户的协同过滤算法在传统的基于用户的协同过滤算法中，我们完成推荐的过程般分为下面几个步骤的解决了数据稀疏性的问题第，算法在求目标用户的最近邻时，缩小了搜索范围，有效提高算法运行时间......”。

7、“.....例如当数据量过大时，算法的效率会有所降低，这也是之后论文的研究改进方过低会损失过多的信息量，过高的话失去降维的意义。通过实验当选择为时，的值最低，推荐的性能最好。为了验证改进算法的性能，我们将该算法与算法以及基于的推荐算法进行比较，在取不同的近邻个文采用的数据实验集为数据集。该数据集中的信息包含了共个用户对于部电影的十万条评分。评分值是至的整数，数字越高代表评分越高......”。

8、“.....其原理是计基于与层次聚类的协同过滤推荐算法实现论文原稿的描述综合第节的传统协同过滤算法以及本节前面对以及算法的描述，我们可以对本文改进算法进行简要描述输入用户项目评分矩阵，目标用户输出对目标用户进行推荐。对用户项目矩阵进行降两类是基于内存的协同过滤算法是基于模型的协同过滤算法。使用算法对用户矩阵进行分类在经过上节的处理之后我们得到用户特征矩阵，为了更加高效的获取到目标用户的最近邻......”。

9、“.....实现数据点的聚类改进算法的描述综合第节的传统协同过滤算法以及本节前面对以及算法的描述，我们可以对本文改进算法进行简要描述输入用户项滤推荐算法计算机应用，蒋盛益，李霞种改进的聚类算法计算机应用，。基于与层次聚类的协同过滤推荐算法实现论文原稿。使用算法对用户矩阵进行分类在经过上节的处理之后我们后，我们的改进算法推荐效果更加高效。结语本文提出的基于与层次聚类的协同过滤算法的优势有第，对原始矩阵进行降维处理......”。