基于模糊聚类的协同过滤算法

被引：15

作者：

王明佳 ^{[1
,2
]}

韩景倜 ^{[1
]}

韩松乔 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海财经大学信息管理与工程学院

[2] 上海商学院

来源：

计算机工程 | 2012年 / 38卷 / 24期

关键词：

电子商务; 推荐系统; 模糊聚类; 协同过滤; 推荐精度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

摘要：

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,提出一种基于模糊聚类的协同过滤算法。利用模糊聚类的方法对项目进行聚类,通过用户-项目评分矩阵计算用户之间的相似度,从中选出与用户最相似的前k个用户,根据这k个用户对当前用户的未评分项目的打分进行预测,选出前n个推荐。实验结果证明,与基于用户的协同过滤算法相比,该算法能提高冷启动问题下的相似度计算精度。

引用

页码：50 / 52

页数：3

共 7 条

[1]

模糊聚类分析及其应用.[M].高新波著;.西安电子科技大学出版社.2004,

[2] 基于模范用户的改进协同过滤算法 [J].