基于二分网络的用户聚类电影推荐系统构建

发布时间：2018-03-22 01:32

  本文选题：二分图　切入点：聚类　出处：《电子测试》2016年20期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对已经存在的推荐算法中数据的稀疏性问题,提出一种基于聚类算法的二分图信任网络构造算法,通过聚类技术把项目评分相似的用户聚集起来,形成若干个用户群组,在每个群组内部通过二分图建立连接,利用信任机制在群组内部和群组间建立连接,进而构造出推荐系统。实验是在Movie Lens数据集上进行的,采用平均绝对误差(MAE)为评测指标,验证了方法的有效性,从而得出该系统使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小。
[Abstract]:In order to solve the problem of data sparsity in recommendation algorithm, a bipartite graph trust network construction algorithm based on clustering algorithm is proposed. By clustering technology, users with similar item scores are gathered together to form several user groups. In each group, the connection is established by bipartite graph, and the trust mechanism is used to establish the connection within and between groups, and then the recommendation system is constructed. The experiment is carried out on the Movie Lens data set, and the average absolute error (mae) is used as the evaluation index. The validity of the method is verified, and the negative effect of data sparsity on the final recommended results is reduced.
【作者单位】： 天津理工大学自动化学院;
【基金】：天津市自然科学基金(15JCYB51800)资助
【分类号】：TP391.3

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 米可菲;张勇;邢春晓;蔚欣;;面向大数据的开源推荐系统分析[J];计算机与数字工程;2013年10期

2 脱建勇;王嵩;李秀;刘文煌;;精品课共享中的推荐系统框架与实现[J];计算机工程与设计;2006年17期

3 苏冠贤;张丽霞;林丕源;刘吉平;;生物信息学推荐系统的设计与实现[J];计算机应用研究;2007年05期

4 王改芬;;推荐系统研究综述[J];软件导刊;2007年23期

5 叶群来;;营销与网络推荐系统[J];电子商务;2007年10期

6 李媚;;个性化网络学习资源推荐系统研究[J];福建电脑;2008年12期

7 潘冉;姜丽红;;基于经济学模型的推荐系统的研究[J];计算机应用与软件;2008年03期

8 刘鲁;任晓丽;;推荐系统研究进展及展望[J];信息系统学报;2008年01期

9 刘小燕;陈艳丽;贾宗璞;沈记全;;基于增强学习的旅行计划推荐系统[J];计算机工程;2010年21期

10 曹畋;;智能推荐系统在知识浏览领域的应用[J];硅谷;2011年21期

相关会议论文 前8条

1 张燕;李燕萍;;基于内容分析和点击率记录的混合音乐推荐系统[A];2009年通信理论与信号处理学术年会论文集[C];2009年

2 赵欣;寇纲;邬文帅;卢艳群;;基于时间密集性的推荐系统攻击检测[A];第六届（2011）中国管理学年会论文摘要集[C];2011年

3 张玉连;张波;张敏;;改进的个性化信息推荐系统的设计与实现[A];2005年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2005年

4 王君;许洁萍;;层次音乐推荐系统的研究[A];第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）论文集[C];2009年

5 潘宇;林鸿飞;杨志豪;;基于用户聚类的电子商务推荐系统[A];第三届学生计算语言学研讨会论文集[C];2006年

6 尤忠彬;陈越;张英;朱扬勇;;基于Web服务的技术转移平台推荐系统研究[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2005年

7 王国霞;刘贺平;李擎;;二部图影射及其在推荐系统中的应用[A];第25届中国控制与决策会议论文集[C];2013年

8 王雪;董爱华;吴怡之;;基于RFID技术的智能服装推荐系统设计[A];2011年全国电子信息技术与应用学术会议论文集[C];2011年

相关博士学位论文 前10条

1 周魏;推荐系统中基于目标项目分析的托攻击检测研究[D];重庆大学;2015年

2 田刚;融合维基知识的情境感知Web服务发现方法研究[D];武汉大学;2015年

3 王宏宇;商务推荐系统的设计研究[D];中国科学技术大学;2007年

4 曹渝昆;基于神经网络和模糊逻辑的智能推荐系统研究[D];重庆大学;2006年

5 王立才;上下文感知推荐系统若干关键技术研究[D];北京邮电大学;2012年

6 刘龙;一个能实现个性化实时路径推荐服务的推荐系统框架[D];中国科学技术大学;2014年

7 刘士琛;面向推荐系统的关键问题研究及应用[D];中国科学技术大学;2014年

8 李方方;非独立同分布推荐系统研究[D];北京理工大学;2014年

9 李晓建;基于语义的个性化资源推荐系统中关键技术研究[D];武汉大学;2010年

10 张尧;B2C环境下用户感知可信的推荐系统理论及其关键方法研究[D];哈尔滨工业大学;2013年

相关硕士学位论文 前10条

1 李炜;基于电子商务平台的保险推荐系统的设计与实现[D];复旦大学;2013年

2 丁志东;长尾信息的个性化推荐中的特征选择优化算法[D];北京交通大学;2016年

3 刘琰;基于社交电商的UGC智能推荐系统设计与实现[D];大连海事大学;2015年

4 蔺川;基于LBS移动终端信息推荐系统的研究与实现[D];北京交通大学;2016年

5 盛实旺;个性化的智能饮食推荐系统开发[D];浙江理工大学;2016年

6 丁阳;基于web用户体验的推荐系统设计与实现[D];北京邮电大学;2013年

7 李清明;基于情境感知的就医信息推荐系统的设计与实现[D];太原理工大学;2016年

8 王化明;电子商务推荐系统研究[D];杭州师范大学;2016年

9 刘涛;一个面向论坛用户的个性化阅读推荐系统研究与实现[D];南京大学;2013年

10 刘顺文;基于Hadoop平台的大学生个性化就业推荐系统的构建与研究[D];东华理工大学;2016年

，

本文编号：1646484