發(fā)布時(shí)間：2021-03-15 02:01

　　協(xié)同過濾算法由于推薦效果良好,而被廣泛應(yīng)用于推薦領(lǐng)域,但其在數(shù)據(jù)稀疏及冷啟動(dòng)的情況下會(huì)導(dǎo)致推薦效果明顯下降。在數(shù)據(jù)稀疏情況下,為充分利用用戶的歷史信息以提高算法的推薦精度,提出一種改進(jìn)的聚類聯(lián)合相似度推薦算法。采用改進(jìn)的蜂群算法來優(yōu)化K-means++聚類的中心點(diǎn),使聚類中心在整個(gè)數(shù)據(jù)內(nèi)達(dá)到最優(yōu),并對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行集成,使得聚類得到進(jìn)一步優(yōu)化。根據(jù)聚類結(jié)果,在同一類中采用改進(jìn)的用戶相似度算法來優(yōu)化傳統(tǒng)相似度算法,使用戶間的相似度達(dá)到最優(yōu),并根據(jù)領(lǐng)域的評(píng)分預(yù)測方法將最佳結(jié)果推薦給用戶。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法的精度、召回率及平均絕對(duì)誤差均優(yōu)于其他現(xiàn)有算法,且在數(shù)據(jù)稀疏情況下其性能仍最佳。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程. 2020,46(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

改進(jìn)的蜂群優(yōu)化聚類集成

本文算法流程

杰卡德和皮爾遜聯(lián)合相似度的MAE

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3083361