推荐系统中分布式混合协同过滤方法

• 作者: 王晓军
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式框架 个性化推荐 协同过滤 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2016.02.005

摘要

传统协同过滤方法面临数据稀疏问题，稀疏的用户-项目关联数据将产生不准确的相似用户或项目，为了改善推荐质量，提出一种基于Map Reduce的混合协同过滤方法。该方法利用用户特征和用户-项目评分数据构造项目偏好向量，然后使用模糊K-Means算法对项目进行聚类，并从每个项目簇中选择相似项目，最后组合所有项目簇的预测结果作出推荐。实验结果显示，该方法能缓解数据稀疏问题，改善推荐精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓军	南京邮电大学信息网络技术研究所	28	180	9.0	12.0