双重聚类的协同过滤算法在智能家居中的应用

• 作者: 俞涛 胡磊 蔡红霞
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 智能家居 K-means 聚类 最近邻居 协同过滤
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 100-105
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5297字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.02.23

摘要

针对智能家居系统中用户获取有效信息困难的问题,提出基于用户和环境双重聚类的协同过滤推荐算法.利用K-means算法分别对智能家居系统中的用户和环境进行聚类,找出目标用户和所处家居环境的最近邻居.使用欧氏距离为度量计算目标用户和系统其他用户之间、目标用户所处家居环境和系统其他家居环境之间的综合相似度.从最近邻居之间选出与目标用户最相似的前K个推荐给目标用户,实现对推荐算法的优化.实验结果表明,与传统的协同过滤算法,以及基于用户或环境单一变量的协同过滤算法相比,文中采用的算法推荐精度更高,实时性和可扩展性更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞涛	上海大学机电工程与自动化学院	55	367	12.0	16.0
2	蔡红霞	上海大学机电工程与自动化学院	32	86	5.0	6.0
3	胡磊	上海大学机电工程与自动化学院	3	8	2.0	2.0