基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法研究 |
| |
引用本文: | 吕晓敏.基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法研究[J].中国会计电算化,2010(11):111-113. |
| |
作者姓名: | 吕晓敏 |
| |
作者单位: | 桂林电子科技大学管理学院,广西桂林541004 |
| |
摘 要: | 协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一。目前协同过滤构建的用户-项目矩阵,一般是按用户对所有项目的评分构建,却没有考虑项目之间的分类情况,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对此问题,本文提出基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法,该算法首先按商品聚类,将大矩阵按聚类的商品来进行子矩阵的计算,在子矩阵里进行兴趣度的测量,最后将在所有区域相似用户的推荐项目合并,成为该用户的最后推荐结果。实验证明新算法能够提高协同过滤推荐系统的推荐质量。
|
关 键 词: | 聚类 协同过滤 邻居用户 |
本文献已被 维普 等数据库收录! |
|