基于Weighted-slope One的用户聚类推荐算法研究

• 作者: 王名扬 郑丹 陈广胜
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 高维稀疏矩阵 Weighted-slope One K -means 聚类中心
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 51-55
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 6152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.04.011

摘要

针对传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性以及实时性差的问题，提出一种基于Weighted-slope One的用户聚类推荐算法。该算法首先利用Weighted-slope One算法的思想对初始的用户-评分矩阵进行有效填充，降低数据的稀疏性；然后，结合初始聚类中心优化改进的K -means方法对用户进行聚类，生成相似用户集合，以缩小目标用户搜索最近邻的范围；最后，结合目标用户所属的聚类，利用基于用户的协同过滤算法搜索最近邻居，为目标用户推荐对应的产品。仿真实验结果表明，改进算法可以显著降低数据的稀疏度，同时提升推荐的准确性和实时性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈广胜	东北林业大学信息与计算机工程学院	61	399	11.0	16.0
2	王名扬	东北林业大学信息与计算机工程学院	19	148	8.0	11.0
3	郑丹	东北林业大学信息与计算机工程学院	6	25	3.0	5.0