本文選題：協(xié)同過(guò)濾 + 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)��； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年03期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下存在評(píng)分高維稀疏性、推薦精度低的問(wèn)題,提出一種基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)與改進(jìn)聚類模型相結(jié)合的協(xié)同過(guò)濾推薦算法,以提高推薦系統(tǒng)精度和泛化能力。該方法首先通過(guò)用戶人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)屬性,結(jié)合用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣計(jì)算各個(gè)用戶間的相似度;然后對(duì)用戶、項(xiàng)目進(jìn)行分層近鄰傳播聚類,根據(jù)用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算用戶或項(xiàng)目之間的相似性,產(chǎn)生目標(biāo)用戶或項(xiàng)目的興趣近鄰;最后根據(jù)興趣最近鄰進(jìn)行推薦。對(duì)Epinions,MovieLents等數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),仿真的結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法相比,提出的算法提高了推薦精度,為傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法提供了參考。
[Abstract]:In order to solve the problem of high dimensionality sparsity and low recommendation accuracy in traditional user-based collaborative filtering recommendation algorithm in big data environment, a collaborative filtering recommendation algorithm based on demographic data and improved clustering model is proposed. In order to improve the accuracy and generalization of the recommendation system. In this method, the similarity between users is calculated by the attributes of user demographic data and the user-item scoring matrix, and then the users and items are clustered by hierarchical neighbor propagation. The similarity between users or items is calculated according to the evaluation data of users, and the nearest neighbor of interest of the target user or project is generated. Finally, the nearest neighbor of interest is recommended according to the nearest neighbor of interest. The simulation results of EpinionsMovie agents and other data sets show that compared with the traditional collaborative filtering algorithm, the proposed algorithm improves the recommendation accuracy and provides a reference for the traditional collaborative filtering recommendation algorithm.
【作者單位】： 淮陰工學(xué)院計(jì)算機(jī)與軟件工程學(xué)院;河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61403060) 江蘇重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃-產(chǎn)業(yè)前瞻與共性關(guān)鍵技術(shù)(BE2015127) 江蘇省高校自然科學(xué)研究面上項(xiàng)目(15KJB520004) 江蘇省先進(jìn)制造技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(HGAMTL-1401) 江蘇省科技廳產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2014097) 淮安市科技計(jì)劃項(xiàng)目(HAG2015060,HAG201602,HAC201601)資助
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：2110680