本文關(guān)鍵詞：融合社區(qū)結(jié)構(gòu)和興趣聚類的協(xié)同過(guò)濾推薦算法

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【摘要】：傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法受限于數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題,導(dǎo)致推薦結(jié)果較差.用戶的社交關(guān)系信息能夠體現(xiàn)用戶之間的相互影響,將其用于推薦算法能夠提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確度,目前的社交化推薦算法大多只考慮了用戶的直接社交關(guān)系,沒(méi)有利用到潛在的用戶興趣偏好信息以及群體聚類信息.針對(duì)上述情況,提出一種融合社區(qū)結(jié)構(gòu)和興趣聚類的協(xié)同過(guò)濾推薦算法.首先通過(guò)重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法挖掘用戶社交網(wǎng)絡(luò)中存在的社區(qū)結(jié)構(gòu),同時(shí)利用項(xiàng)目所屬類別信息,設(shè)計(jì)模糊聚類算法挖掘用戶興趣偏好層面的聚類信息.然后將2種聚類信息融合到矩陣分解模型的優(yōu)化分解過(guò)程中.在Yelp數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了新算法與其他算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,該算法能夠有效提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確度.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 重疊社區(qū) 興趣聚類 推薦算法 協(xié)同過(guò)濾 矩陣分解
【基金】：國(guó)家“九七三”重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2013CB329603) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61472248,61431008)~~
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】：

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6 梁莘q，

本文編號(hào)：662267