个性化服务中基于用户聚类的协同过滤推荐

• 作者: 王听忠 王辉 高利军
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 推荐系统 聚类
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘与软件技术
• 页码范围: 1225-1227
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3643字
• 语种: 中文

摘要

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模扩大,它的效能逐渐降低.针对此缺点,使用了基于用户聚类的协同过滤推荐,根据用户评分的相似性对用户聚类,在此基础上搜索目标用户的最近邻居,从而缩小用户的搜索范围.本文还提出将协同过滤推荐分为类内相似系数计算和产生推荐两个阶段,把相似系数的计算放在离线部分,减少在线推荐的计算量,提高实时响应速度.另对聚类算法初始聚类中心的选取也做了改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王辉	河南科技大学电子信息工程学院	105	528	9.0	18.0
2	王听忠	洛阳师范学院计算机科学系	8	118	3.0	8.0
3	高利军	河南科技大学电子信息工程学院	2	110	2.0	2.0