推荐系统中显式评分输入的用户聚类方法研究

• 作者: 崔春生
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 推荐系统 聚类分析 社区网络 稀疏矩阵
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2856-2858
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.08.015

摘要

从推荐系统的矩阵稀疏性问题出发,在保证推荐的覆盖率基础上,借助社区密度的思想并通过矩阵约简来提高推荐的准确率.运用归一化处理的用户评分矩阵对一致性的评分矩阵进行了改造,并借助社区的概念通过矩阵调整得到了一种基于用户相似评分偏好的聚类分析结果；通过构造社区网络结构图得到社区密度,并选择其中的最大值作为聚类中心,运用紧致与分离性效果函数验证了聚类结果的可靠性.该方法的提出,在不损害已有信息的基础上降低了计算复杂度,通过Movielens的数据检验了该方法在一定程度上的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔春生	河南财经政法大学计算机学院	84	409	11.0	16.0