基于项目与客户聚类的协同过滤推荐方法

被引：10

作者：

张娜

何建民

机构：

[1] 合肥工业大学管理学院

来源：

合肥工业大学学报(自然科学版) | 2007年 / 09期

关键词：

协同过滤; 聚类分析; 电子商务系统; 个性化推荐;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.09 [];

学科分类号：

080402 ;

摘要：

文章给出了一种基于项目与客户聚类的协同过滤推荐方法,将聚类分析与协同过滤方法紧密结合;通过降低项目空间维数,减少了用户在寻找最近邻邻居的搜索强度,增强了推荐算法的实时性,提高了推荐服务的质量。

引用

页码：1159 / 1162

页数：4

共 9 条

[1] 基于模糊聚类的协同过滤推荐方法 [J].

张海燕 ;

丁峰 ;

姜丽红 .

计算机仿真, 2005, (08) :144-147

[2] 协同过滤算法中新项目推荐方法的研究 [J].

欧立奇 ;

陈莉 ;

马煜 .

微计算机信息, 2005, (23) :191-192+105

[3] 一种优化的协同过滤推荐算法 [J].

周军锋 ;

汤显 ;

郭景峰 .

计算机研究与发展, 2004, (10) :1842-1847

[4] 基于项目聚类的协同过滤推荐算法 [J].

邓爱林 ;

左子叶 ;

朱扬勇 .

小型微型计算机系统, 2004, (09) :1665-1670

[5] 一种基于稀疏矩阵划分的个性化推荐算法 [J].

高凤荣 ;

杜小勇 ;

王珊 .

微电子学与计算机, 2004, (02) :58-62

[6] 基于项目评分预测的协同过滤推荐算法 [J].

邓爱林 ;

朱扬勇 ;

施伯乐 .

软件学报, 2003, (09) :1621-1628

[7]

数据挖掘[M]. 机械工业出版社 , (加)JiaweiHan, 2001

[8]

E-Commerce Recommendation Applications[J] . J. Ben Schafer,Joseph A. Konstan,John Riedl.Data mining and knowledge discovery . 2001 (1-2)

[9]

Helping online customers decide through Web per-sonalization .2 Ha S H. IEEE Intelligent systems . 2002

← 1 →