基于Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法

发布时间：2018-08-20 15:13

【摘要】：针对协同过滤推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法.计算用户对服务关键词的偏好度,构建用户-关键词偏好向量,并基于此向量对用户进行聚类;采用Logistic函数计算用户对服务的兴趣度,并根据兴趣度相似性在目标用户所在类内寻找其最近邻居;通过最近邻居预测用户对服务的兴趣度,将兴趣度较高的服务推荐给用户.基于真实数据集的实验证明,与传统协同过滤算法相比,本文算法能取得更高的准确率,且聚类后算法运行时间显著减少,有效地提高了推荐的实时性.
[Abstract]:Aiming at the data sparsity and extensibility of collaborative filtering recommendation algorithm, a collaborative filtering algorithm based on Logistic function and user clustering is proposed. The user preference degree of service keywords is calculated, and the user keyword preference vector is constructed, and the user is clustered based on this vector. The Logistic function is used to calculate the interest degree of the user to the service. According to the similarity of interest degree, the nearest neighbor is found in the class of the target user, and the service with high interest degree is recommended to the user by predicting the interest degree of the user by the nearest neighbor. Experiments based on real data sets show that compared with the traditional collaborative filtering algorithm, the proposed algorithm can achieve higher accuracy, and the running time of the clustering algorithm is significantly reduced, which effectively improves the real-time performance of the proposed algorithm.
【作者单位】： 湖南科技大学计算机科学与工程学院知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61572186,61572187) 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室资助项目(KFKT2015B04) 湖南省高校创新平台开放基金资助项目(15K043)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2194089