本文關(guān)鍵詞：基于最近鄰居聚類的協(xié)同過濾推薦算法

  更多相關(guān)文章： 推薦系統(tǒng) 系統(tǒng)過濾 劃分聚類 擴展性

【摘要】：隨著推薦系統(tǒng)用戶數(shù)量和服務(wù)項目增多,可擴展性問題成為推薦算法應(yīng)用的瓶頸.目前,大部分推薦算法以及基于這些算法的改進主要集中在推薦質(zhì)量上,隨著系統(tǒng)規(guī)模擴大,暴露出實時推薦效率降低和運行耗時的缺點.針對這些問題,提出了一種基于最近鄰聚類的協(xié)同過濾推薦算法.首先,該算法采用二分k-means算法把評分相似的用戶劃分到相同的類中,以此建立用戶聚類模型.然后,從聚類模型中挑選出目標用戶的最近鄰居類作為檢索空間.最后,從檢索空間中搜索目標用戶的最近鄰居,由最近鄰居的信息產(chǎn)生最終的推薦列表.實驗結(jié)果表明,該算法在保持較高的推薦質(zhì)量的同時可以顯著提高推薦系統(tǒng)的效率,比傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法可擴展性強.
【作者單位】： 湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 推薦系統(tǒng) 系統(tǒng)過濾 劃分聚類 擴展性
【基金】：湖南省自然科學(xué)基金(2015JJ2027)資助
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： Collaborative filtering recommendation algorithm basedon nearest neighbor clusteringWEI Huijuan,DAI Muhong,NING Yongyu(College of Information Science and Engineering,Hunan University,Changsha410082,China)the algorithm proposed in this paper not only sign

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4 梁莘q，

本文編號：602880