融合社区结构和兴趣聚类的协同过滤推荐算法

发布时间：2017-08-12 15:17

  本文关键词：融合社区结构和兴趣聚类的协同过滤推荐算法

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【摘要】：传统的协同过滤推荐算法受限于数据稀疏性问题,导致推荐结果较差.用户的社交关系信息能够体现用户之间的相互影响,将其用于推荐算法能够提高推荐结果的准确度,目前的社交化推荐算法大多只考虑了用户的直接社交关系,没有利用到潜在的用户兴趣偏好信息以及群体聚类信息.针对上述情况,提出一种融合社区结构和兴趣聚类的协同过滤推荐算法.首先通过重叠社区发现算法挖掘用户社交网络中存在的社区结构,同时利用项目所属类别信息,设计模糊聚类算法挖掘用户兴趣偏好层面的聚类信息.然后将2种聚类信息融合到矩阵分解模型的优化分解过程中.在Yelp数据集上进行了新算法与其他算法的对比实验,结果表明,该算法能够有效提高推荐结果的准确度.
【作者单位】： 上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【关键词】： 重叠社区 兴趣聚类 推荐算法 协同过滤 矩阵分解
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2013CB329603) 国家自然科学基金项目(61472248,61431008)~~
【分类号】：TP391.3
【正文快照】：

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本文编号：662267