一种基于用户情境聚类的个性化推荐算法

• 作者: 吴楠 姜太平 秦锋
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 情境感知 聚类 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 106-109,114
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4850字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.10.025

摘要

面向基于情境感知的推荐问题，提出一种基于用户情境聚类的个性化推荐算法。该算法利用情境预过滤的思想，首先运用模糊聚类的方法对历史数据集中用户的情境进行聚类，构造与当前用户情境相似度较高的用户集合，再与传统的基于用户的协同过滤算法相结合进行个性化推荐。实验采用公开数据集，结果表明该算法在多维情境信息条件下可用，并且推荐准确度要高于传统协同过滤算法，在聚类粒度不同的情况下对推荐结果也会产生不同的影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦锋	安徽工业大学计算机科学与技术学院	81	783	15.0	25.0
2	姜太平	安徽工业大学计算机科学与技术学院	23	64	4.0	6.0
3	吴楠	安徽工业大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0