简介：实际应用中的协同过滤推荐算法往往面临着用户冷启动、数据稀疏等问题。针对以上问题,拟采用用户的属性信息进行聚类进行优化,实验通过MATLAB平台在MovieLens数据集上验证所提出的算法的推荐准确性。
简介：为了解互联网＋档案研究的整体状况，促进和提升互联网＋档案研究水平，运用文献计量学方法对样本从作者、机构、报刊来源进行分析，得出研究涉及作者较多，人均发文少，缺少核心研究者与机构。研究的个人合作率高于机构合作率低。研究成果数量依次是高校、事业机构、档案行政管理机构企业、档案馆、其他行政管理机构、企业。刊均发文量不足2篇。档案类期刊是这一研究领域的主要阵地，在数量上和占比上均占有优势的结论。为日后研究和实践提供了有价值的依据。
一种改进的基于用户属性聚类的推荐算法
互联网＋档案研究文献计量分析
