To solve the problem of sparseness

To solve the problem of sparseness in collaborative filtering algorithms, Zuech proposes a way of thinking that the clustering is based on the attributes of the project and uses the mean of the project categories to fill in the null values in the original scoring data

結果 (繁體中文) 1:

為了解決協同過濾算法稀疏問題，Zuech提出的一種思維方式，該集群是基於項目的屬性，並使用平均的項目類別，以填補空值在原來的得分數據

結果 (繁體中文) 2:

為了解決協作過濾演算法中的稀疏問題，Zuech提出了一種基於專案屬性的聚類的思路，並使用專案類別的平均值來填充原始評分資料中的空值

結果 (繁體中文) 3:

為了解决協同過濾算灋中的稀疏性問題，Zuech提出了一種基於項目内容的聚類方法，利用項目類別的平均值來填充原始評分數據中的空值