结合物品类型和密度峰值聚类的协同过滤推荐算法

• 作者: 孙自强 陈帆
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 密度峰值聚类 协同过滤 推荐算法
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 862-868
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5756字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20171021001

摘要

现有的推荐算法主要依靠评分记录,对用户的个性需求关注较少,推荐结果不完全符合实际需求.针对该问题,本文在传统的基于用户的协同过滤算法(UCF)基础上,结合密度峰值聚类研究物品属性,分析用户对物品类型、聚类的兴趣取向,深入挖掘用户的个性需求,提出了一种结合物品类型和密度峰值聚类的协同过滤推荐算法.采用密度峰值聚类,无需指定聚类中心和聚类数,利用逆向文档频率对算法进行优化,提高了对物品特征和用户兴趣的识别度.实验结果表明,本文算法能较好地获取用户偏向,提供更加准确、高效的Top-N推荐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙自强	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	41	223	9.0	13.0
2	陈帆	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	2	6	2.0	2.0