一种基于模糊C均值聚类的协同过滤推荐算法

发布时间：2017-06-15 03:12

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【摘要】：针对协同过滤推荐系统中数据过于稀疏导致推荐质量差的问题,提出一种有效的针对稀疏评分的最近邻选择方法,使用奇异值分解方法将用户评分分解为不同的特征,以预测用户对他没有评过分的项目的喜好,实验结果表明,推荐结果的精确性得到明显提高。该方法有效地避免数据稀疏性对推荐质量造成的影响,在一定的近邻数下,算法的推荐质量提高了一倍。
【作者单位】： 黄淮学院信息工程学院;
【关键词】： 模糊C均值聚类 协同过滤 推荐系统 稀疏性
【基金】：河南省科技发展计划(132102210463)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 推荐系统可根据推荐过程中方法选择的不同,分为基于内容的推荐系统、协同过滤推荐系统以及混合推荐系统等[1]。其中,协同过滤个性化推荐技术是应用相对广泛的一种,通过参考与活动用户具有相似兴趣和需求的其他用户的选择,来决定如何为用户进行信息过滤[2]。在实际应用中,由于

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5 高e

本文编号：451313