本文關(guān)鍵詞：一種基于模糊C均值聚類的協(xié)同過濾推薦算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)中數(shù)據(jù)過于稀疏導致推薦質(zhì)量差的問題,提出一種有效的針對稀疏評分的最近鄰選擇方法,使用奇異值分解方法將用戶評分分解為不同的特征,以預測用戶對他沒有評過分的項目的喜好,實驗結(jié)果表明,推薦結(jié)果的精確性得到明顯提高。該方法有效地避免數(shù)據(jù)稀疏性對推薦質(zhì)量造成的影響,在一定的近鄰數(shù)下,算法的推薦質(zhì)量提高了一倍。
【作者單位】： 黃淮學院信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 模糊C均值聚類 協(xié)同過濾 推薦系統(tǒng) 稀疏性
【基金】：河南省科技發(fā)展計劃(132102210463)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 推薦系統(tǒng)可根據(jù)推薦過程中方法選擇的不同,分為基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)、協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)以及混合推薦系統(tǒng)等[1]。其中,協(xié)同過濾個性化推薦技術(shù)是應用相對廣泛的一種,通過參考與活動用戶具有相似興趣和需求的其他用戶的選擇,來決定如何為用戶進行信息過濾[2]。在實際應用中,由于

【相似文獻】

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5 高e

本文編號：451313