基于蚁群算法的协同过滤推荐系统的研究

• 作者: 吴月萍 王娜 马良
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 聚类 协同过滤 推荐 用户
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 73-76
• 分类号: TP391
• 字数: 3742字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.10.019

摘要

协同过滤算法是根据基本用户的观点产生对目标用户的推荐列表,现模拟蚂蚁觅食的原理,将用户视为具有不同属性的蚂蚁,聚类中心视为蚂蚁所要寻找的“食物源”,提出基于蚁群算法实现用户聚类,以提高协同过滤推荐系统的最近邻查询速度,降低搜索开销,同时避免了使用K-Means聚类方法受初始聚类中心和聚类个数的影响.最终实验验证蚁群算法实现用户聚类的有效性,且解决了新用户得不到推荐的问题,并提高了协同过滤推荐算法的精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马良	上海理工大学管理学院	254	3597	28.0	49.0
2	吴月萍	上海第二工业大学计算机与信息学院	9	154	6.0	9.0
3	王娜	上海第二工业大学计算机与信息学院	8	112	3.0	8.0