基于联合聚类与用户特征提取的协同过滤推荐算法

发布时间：2018-05-13 12:51

  本文选题：信息推荐 + 协同过滤　； 参考：《情报学报》2017年08期

【摘要】：协同过滤利用与目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测目标用户对特定产品的喜好程度,用户间的相似性定义至关重要。传统协同过滤算法定义相似性时不考虑用户偏好,为了解决这一问题,本文提出基于联合聚类的协同过滤算法。该算法利用联合聚类识别用户偏好,定义用户偏好相似性。当可用数据还包括用户的属性信息时,算法提取有共同偏好的用户的公共特征,进一步定义基于属性的相似性,结合属性相似性与打分相似性产生推荐。实验用MovieLens数据验证推荐算法的准确性,实验结果表明本文算法可以处理极度稀疏数据,且预测的打分更加准确,推荐排名靠前的电影更受用户喜爱。
[Abstract]:Collaborative filtering uses neighbors with high similarity to target users to evaluate other products to predict their preference for specific products. The definition of similarity among users is very important. The traditional collaborative filtering algorithm does not consider user preference when defining similarity. In order to solve this problem, a collaborative filtering algorithm based on joint clustering is proposed in this paper. The algorithm uses joint clustering to identify user preferences and define similarity of user preferences. When the available data also includes the user's attribute information, the algorithm extracts the common features of users with common preferences, further defines the similarity based on attributes, and combines attribute similarity and scoring similarity to produce recommendations. The experiment uses MovieLens data to verify the accuracy of the recommendation algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm can deal with extremely sparse data, and the prediction score is more accurate.
【作者单位】： 西安电子科技大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金“大规模动态社交网络社团检测算法研究”(71401130)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1883221