基于混合蛙跳联合聚类的协同过滤算法

• 作者: 喻金平 廖列法 张勇 梅宏标
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 推荐系统 协同过滤 联合聚类 数据填充 混合蛙跳
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 65-71
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

针对传统协同过滤推荐算法稀疏性、冷启动、推荐质量不高等缺陷 ,提出一种基于混合蛙跳模糊聚类的协同过滤推荐算法 .该算法先对原始评分矩阵用户和项目进行联合聚类 ,利用联合聚类结果对评分矩阵进行填充 ,再对混合蛙跳算法进行改进 ,利用改进后的算法快速地全局寻优能力得到项目最近邻居集合 ,最后通过计算预测评分生成推荐结果 .仿真结果表明 ,该算法有效缓解对评分数据稀疏性的不良影响 ,同时在推荐精度上有明显改善 .

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖列法	江西理工大学信息工程学院	36	253	9.0	14.0
2	喻金平	江西理工大学信息工程学院	21	154	6.0	12.0
3	张勇	江西理工大学信息工程学院	7	53	4.0	7.0
4	梅宏标	江西理工大学信息工程学院	7	114	5.0	7.0