基于文本聚类的用户聚类在推荐系统中的应用

• 作者: 刘源 耿瑞焕
• 来源期刊: 大科技
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 稀疏矩阵 文本聚类 用户聚类
• 年，卷（期）: 2016,（25）
• 所属期刊栏目: 研究园地
• 页码范围: 327-327,328
• 页数: 2页
• 分类号: TP319
• 字数: 2571字
• 语种: 中文

摘要

协同过滤是推荐系统中最重要的技术之一。随着电子商务用户和商品数目的增加，在商品空间上用户评分数据极端稀疏。本文提出一种基于文本聚类的用户聚类方法，对用户评论做文本聚类处理，再经过余弦相似性度量，得到用户聚类，最终做出推荐。实验结果表明，该方法可以反映用户的真实兴趣，有效的解决了稀疏性问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘源		7	3	1.0	1.0
2	耿瑞焕		12	8	2.0	2.0