基于最近邻居聚类的协同过滤推荐算法

发布时间：2017-08-01 06:20

  本文关键词：基于最近邻居聚类的协同过滤推荐算法

  更多相关文章： 推荐系统 系统过滤 划分聚类 扩展性

【摘要】：随着推荐系统用户数量和服务项目增多,可扩展性问题成为推荐算法应用的瓶颈.目前,大部分推荐算法以及基于这些算法的改进主要集中在推荐质量上,随着系统规模扩大,暴露出实时推荐效率降低和运行耗时的缺点.针对这些问题,提出了一种基于最近邻聚类的协同过滤推荐算法.首先,该算法采用二分k-means算法把评分相似的用户划分到相同的类中,以此建立用户聚类模型.然后,从聚类模型中挑选出目标用户的最近邻居类作为检索空间.最后,从检索空间中搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生最终的推荐列表.实验结果表明,该算法在保持较高的推荐质量的同时可以显著提高推荐系统的效率,比传统的协同过滤算法可扩展性强.
【作者单位】： 湖南大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 推荐系统 系统过滤 划分聚类 扩展性
【基金】：湖南省自然科学基金(2015JJ2027)资助
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： Collaborative filtering recommendation algorithm basedon nearest neighbor clusteringWEI Huijuan,DAI Muhong,NING Yongyu(College of Information Science and Engineering,Hunan University,Changsha410082,China)the algorithm proposed in this paper not only sign

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本文编号：602880