特征聚类的混合协同过滤算法研究

• 作者: 何灵敏 杜民双
• 来源期刊: 中国计量大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征聚类 协同过滤 计算用户相似度 一致评分矩阵 混合模型
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 71-74,94
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3465字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-2835.2018.01.013

摘要

针对推荐系统的准确性提出了一种优化算法,该算法首先利用用户的特征进行聚类,然后在聚类之后的各个聚簇中运用混合协同过滤框架为每个聚簇训练一个模型;同时在运用混合协同过滤时,针对传统的基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似度方面进行了改进.实验表明,提出的优化算法显著提高了预测的准确性,从而提高了推荐结果的质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何灵敏	中国计量大学信息工程学院	21	62	5.0	6.0
2	杜民双	中国计量大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0