基于蚁群聚类的二部图网络推荐算法

• 作者: 严广乐 张国亮 葛志鹏
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 蚁群聚类 二部图网络推荐算法
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 57-61
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4159字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2016.03.014

摘要

二部图网络推荐算法是近几年研究较多的推荐算法,但在进行资源分配时都是基于全部用户的资源,大量不相干的用户使得用户间的耦合度下降,影响推荐质量.针对该问题,文中利用蚁群聚类算法基于用户进行聚类,后根据项目一定半径内的项目集合进行二部图网络推荐,实验结果显示在一定条件下该算法相比原来算法有较好的推荐性能,表明该算法在一定的条件下能降低耦合度过低的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严广乐	上海理工大学管理学院	175	1923	20.0	38.0
2	葛志鹏	上海理工大学管理学院	2	4	1.0	2.0
3	张国亮	西安电子科技大学计算机学院	2	10	2.0	2.0