基于遗传算法的聚类与协同过滤组合推荐算法

• 作者: 冯智明 苏一丹 覃华 邓海
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 k均值聚类 item-based协同过滤 项目推荐
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3563字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.01.009

摘要

使用协同过滤进行推荐，在处理大数据集时存在效率问题和推荐结果质量不高的问题。 k均值聚类在处理大数据集时有着较好的性能。针对使用协同过滤进行推荐存在的问题，通过使用遗传算法将聚类和协同过滤组合起来进行项目推荐，以此来提高推荐算法的推荐效率和推荐质量，降低组合聚类和协同过滤进行推荐的复杂度。使用组合得到的算法在MovieLens数据集上做推荐对比实验，结果表明，相比单纯使用协同过滤进行推荐，使用基于遗传算法的聚类与协同过滤组合推荐算法进行项目推荐，能得到质量更好的推荐结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃华	广西大学计算机与电子信息学院	52	334	11.0	15.0
2	苏一丹	广西大学计算机与电子信息学院	114	849	16.0	23.0
3	邓海	广西大学计算机与电子信息学院	4	65	3.0	4.0
4	冯智明	广西大学计算机与电子信息学院	1	27	1.0	1.0