基于改进ROCK算法的个性化推荐系统研究

• 作者: 吴坤芳 王荣 王飞戈
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: Web数据挖掘 聚类 ROCK算法 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 页码范围: 1346-1349
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-3918.2011.11.021

摘要

分析了ROCK算法的优点和缺点,ROCK算法优点是容易聚类Mushroom等分类属性数据集；缺点是这种算法的相似度函式sim是基于领域专家的直觉.改进的ROCK算法采用Jaccard系数计算相似度,根据相似度的值越大表示对象越相似进行聚类,得到聚类结果,从而实现用户的个性化推荐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王荣	漯河职业技术学院计算机工程系	22	53	3.0	6.0
2	王飞戈	漯河职业技术学院计算机工程系	6	14	2.0	3.0
3	吴坤芳	漯河职业技术学院计算机工程系	10	35	4.0	5.0