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摘要:
推荐系统是电子商务中最重要的技术之一,协同过滤是推荐系统中采用最为广泛也是最成功的推荐技术.随着电子商务系统用户数目和商品数目日益增加,在整个用户空间上寻找目标用户的最近邻居非常耗时,导致推荐系统的实时性要求难以保证.针对上述问题,本文提出了一种基于项目聚类的协同过滤推荐算法,根据用户对项目评分的相似性对项目进行聚类,生成相应的聚类中心,在此基础上计算目标项目与聚类中心的相似性,从而只需要在与目标项目最相似的若干个聚类中就能寻找到目标项目的大部分最近邻居并产生推荐列表.实验结果表明,本算法可以有效提高推荐系统的实时响应速度.
推荐文章
基于遗传算法的聚类与协同过滤组合推荐算法
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MAE
基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法
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推荐算法
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文献信息
篇名 基于项目聚类的协同过滤推荐算法
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 电子商务 推荐系统 协同过滤 聚类 平均绝对偏差
年,卷(期) 2004,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1665-1670
页数 6页 分类号 TP311
字数 7079字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1220.2004.09.023
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电子商务
推荐系统
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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11026
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83133
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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