融合隐语义模型的聚类协同过滤

• 作者: 边文龙 黄晓霞
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 隐语义模型 聚类算法 协同过滤
• 年，卷（期）: 2015,（15）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 26-28,32
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2956字
• 语种: 中文

摘要

协同过滤算法是推荐系统中应用最广泛的算法,随着用户数量和物品数量的不断增加,传统的协同过滤算法不能满足推荐系统的实时需求.本文提出了一种融合隐语义模型的聚类协同过滤算法.首先利用隐语义模型分解评分矩阵,然后在分解后的矩阵上利用传统的聚类算法聚合相同类别的物品,最后在相同类别的物品之间进行基于项目的协同过滤推荐.实验结果表明,该算法有效减少了推荐时间,同时在一定程度上提高了算法精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄晓霞	上海海事大学信息工程学院	26	115	5.0	9.0
2	边文龙	上海海事大学信息工程学院	1	3	1.0	1.0