本文選題：二分圖　切入點(diǎn)：聚類　出處：《電子測(cè)試》2016年20期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)已經(jīng)存在的推薦算法中數(shù)據(jù)的稀疏性問題,提出一種基于聚類算法的二分圖信任網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造算法,通過聚類技術(shù)把項(xiàng)目評(píng)分相似的用戶聚集起來,形成若干個(gè)用戶群組,在每個(gè)群組內(nèi)部通過二分圖建立連接,利用信任機(jī)制在群組內(nèi)部和群組間建立連接,進(jìn)而構(gòu)造出推薦系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)是在Movie Lens數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的,采用平均絕對(duì)誤差(MAE)為評(píng)測(cè)指標(biāo),驗(yàn)證了方法的有效性,從而得出該系統(tǒng)使得數(shù)據(jù)稀疏性對(duì)最終推薦結(jié)果的負(fù)面影響變小。
[Abstract]:In order to solve the problem of data sparsity in recommendation algorithm, a bipartite graph trust network construction algorithm based on clustering algorithm is proposed. By clustering technology, users with similar item scores are gathered together to form several user groups. In each group, the connection is established by bipartite graph, and the trust mechanism is used to establish the connection within and between groups, and then the recommendation system is constructed. The experiment is carried out on the Movie Lens data set, and the average absolute error (mae) is used as the evaluation index. The validity of the method is verified, and the negative effect of data sparsity on the final recommended results is reduced.
【作者單位】： 天津理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：天津市自然科學(xué)基金(15JCYB51800)資助
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：1646484