云模式用户行为关联聚类的协同过滤推荐算法

• 作者: 万年红 王雪蓉
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 云模式 用户行为 相似性度量 关联规则 聚类 协同过滤推荐
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 2421-2425
• 分类号: TP311.133.1|TP393.027.2
• 字数: 9240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02421

摘要

传统的协同过滤推荐算法基于互联网模式单纯从某个角度研究电子商务推荐问题,推荐质量明显不高.为改善推荐效果,提高推荐系统的伸缩性和实用价值,基于研究云模式的用户行为相似性度量公式、用户行为等级函数、关联规则函数,定义关联聚类方法,改进相应算法,提出一种云模式用户行为关联聚类的协同过滤推荐算法.最后使用MovieLens和阿里巴巴的云测试数据进行局部实验与全局实验,并对各种算法的实验结果进行对比分析.实验结果表明,该算法推荐效果明显优于传统算法,具有较强的伸缩性和较高的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万年红	浙江东方职业技术学院工程技术系	35	93	7.0	8.0
2	王雪蓉	浙江东方职业技术学院工程技术系	31	57	4.0	6.0