【摘要】：針對協(xié)同過濾推薦算法的數(shù)據(jù)稀疏性和可擴展性問題,提出一種基于Logistic函數(shù)和用戶聚類的協(xié)同過濾算法.計算用戶對服務關鍵詞的偏好度,構建用戶-關鍵詞偏好向量,并基于此向量對用戶進行聚類;采用Logistic函數(shù)計算用戶對服務的興趣度,并根據(jù)興趣度相似性在目標用戶所在類內尋找其最近鄰居;通過最近鄰居預測用戶對服務的興趣度,將興趣度較高的服務推薦給用戶.基于真實數(shù)據(jù)集的實驗證明,與傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法相比,本文算法能取得更高的準確率,且聚類后算法運行時間顯著減少,有效地提高了推薦的實時性.
[Abstract]:Aiming at the data sparsity and extensibility of collaborative filtering recommendation algorithm, a collaborative filtering algorithm based on Logistic function and user clustering is proposed. The user preference degree of service keywords is calculated, and the user keyword preference vector is constructed, and the user is clustered based on this vector. The Logistic function is used to calculate the interest degree of the user to the service. According to the similarity of interest degree, the nearest neighbor is found in the class of the target user, and the service with high interest degree is recommended to the user by predicting the interest degree of the user by the nearest neighbor. Experiments based on real data sets show that compared with the traditional collaborative filtering algorithm, the proposed algorithm can achieve higher accuracy, and the running time of the clustering algorithm is significantly reduced, which effectively improves the real-time performance of the proposed algorithm.
【作者單位】： 湖南科技大學計算機科學與工程學院知識處理與網絡化制造湖南省普通高校重點實驗室;南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61572186,61572187) 南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室資助項目(KFKT2015B04) 湖南省高校創(chuàng)新平臺開放基金資助項目(15K043)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2194089