基于用户聚类的推荐算法

• 作者: 刘欣 刘瞡 李鹏 王娅丹
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 聚类 兴趣度
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 算 法
• 页码范围: 269-272
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5525字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.10.064

摘要

由于社交网络中人物与内容之间错综复杂的关系，如何合理地给用户推荐感兴趣的内容具有十分重要的意义。提出CCVR（Core user for Clustering interesting Vector for Recommend）算法。基于用户的兴趣矩阵，运用改进的 K-means 算法进行聚类从而推导类兴趣向量，由此预测用户对哪些内容标签感兴趣，从而形成推荐。实验结果证明 CCVR 算法具有良好的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹏	武汉科技大学计算机科学与技术学院	45	267	10.0	14.0
3	刘欣	武汉科技大学计算机科学与技术学院	8	64	5.0	8.0
9	刘瞡	武汉科技大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0