本文選題：推薦系統(tǒng) + 協(xié)同過濾�。� 參考：《南京郵電大學學報(自然科學版)》2017年01期

【摘要】：作為電子商務系統(tǒng)領域里一種重要的推薦算法,協(xié)同過濾在過去十年取得了廣泛的傳播和使用。但隨著數(shù)據(jù)庫中用戶和商品數(shù)量的增長,為用戶做出推薦所需的計算成本逐漸加大,可擴展性成為協(xié)同過濾面臨的重要挑戰(zhàn)。為了改善協(xié)同過濾的可擴展性,提出一種基于模糊聚類的可擴展的協(xié)同過濾方法。該方法首先根據(jù)項目特征利用模糊聚類算法對項目進行聚類,并在簇內(nèi)產(chǎn)生潛在相似關系集合,然后將潛在相似關系集合進行分區(qū)并在各個分區(qū)內(nèi)并行計算項目的相似度,最后搜索鄰居并做出推薦。實驗結果表明,此方法在提高協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)的可擴展性上取得了一些好的結果,同時保持了較好的精確度。
[Abstract]:In order to improve the scalability of collaborative filtering , a kind of scalable collaborative filtering method based on fuzzy clustering is proposed . In order to improve the scalability of collaborative filtering , a kind of scalable collaborative filtering method based on fuzzy clustering is proposed . In order to improve the scalability of collaborative filtering , a kind of extensible cooperative filtering method based on fuzzy clustering is proposed . In order to improve the scalability of collaborative filtering , a kind of fuzzy clustering - based scalable collaborative filtering method is proposed .
【作者單位】： 南京郵電大學物聯(lián)網(wǎng)學院;南京郵電大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金(61003237)資助項目
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2105468