基于用户兴趣分类的协同过滤推荐算法

• 作者: 张宁 陶俊
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化 协同过滤算法 兴趣分类 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 55-59
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2011.05.013

摘要

在现代信息网络中,个性化的推荐系统已经成为用户和应用软件交互的关键部分.推荐算法是个性化推荐系统的核心,其中,协同过滤算法是至今应用最为成功的推荐算法之一.但传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣的多样性,对用户兴趣度量不准确,难以适用于用户多兴趣的推荐系统,提出了适应用户兴趣多样性的协同过滤算法并利用改进的模糊聚类算法搜索最近邻.最后采用实际的日志数据进行算法实验,实验结果表明该算法较其他推荐算法具有较优的执行效率和推荐精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宁	上海理工大学管理学院	93	794	15.0	25.0
2	陶俊	上海理工大学管理学院	1	45	1.0	1.0