基于聚类和项目相似性的Slope One算法优化

• 作者: 杜倩 蒋宗礼
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: Slope One k-means 稀疏性 兴趣变化
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5294字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.08.005

摘要

随着用户项目数量的增长,用户项目矩阵变得越来越稀疏,使用基于最小生成树的k-means算法对项目进行聚类并以聚类结果对用户评分矩阵进行预测填充.考虑到Slope One算法存在用户兴趣变化问题,将时间权重加入Slope One算法中进行评分预测.将改进后的算法在Movie Lens数据集上进行验证,结果表明,改进后的算法可有效解决稀疏性问题和用户兴趣变化问题,并将MAE值降低到0.015以下.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋宗礼	北京工业大学计算机学院	103	997	17.0	27.0
2	杜倩	北京工业大学计算机学院	1	4	1.0	1.0