《表5 不同数据集推荐性能对比结果》

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《融合MHS与AIM-RT的谱聚类优化推荐算法》

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为了更好地体现本文所提出的融合MHS与AIM-RT的谱聚类优化推荐算法的普遍适用性与推荐性能，通过对比各算法在不同数据集上的实验结果作进一步分析。实验选取Movie Lens和Book-Crossings两种数据集，数据集的样本与评分存在明显差异。在不同数据集设计实验与文献中提到的K-TLFM和Slope One以及传统协同过滤推荐算法进行对比，各算法在不同数据集上推荐效果性能对比结果如表5所示。