个性化产品推荐中的SOFM神经网络模型

• 作者: 李从东 高琳琦
• 来源期刊: 天津师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 生物学
• 关键词: 个性化推荐 聚类分析 SOFM
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: Q211
• 字数: 3388字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1114.2006.02.016

摘要

从个性化推荐的应用特点出发,提出了一种基于SOFM神经网络的个性化推荐模型,对高维稀疏的样本进行动态聚类.它具有下列特点:(1)在SOFM学习中,引入抑制函数(RestrainingFunction),使其能够适应顾客评分数据的极端稀疏;(2)设置神经元的分裂和合并过程,使其能够满足顾客聚类的频繁变动.通过实验分析表明,该模型能够明显提高推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李从东	天津大学管理学院	77	1286	18.0	33.0
2	高琳琦	天津大学管理学院	15	172	8.0	12.0