基于用户聚类的二分图网络协同推荐算法

• 作者: 郑怀宇
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 协同推荐 内容推荐 二分图网络 聚类 推荐系统 数据稀疏性 准确性 多样性
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 316-321
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 5494字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2018.03.14

摘要

针对协同过滤推荐系统应用中存在的数据稀疏、可扩展性受限等问题,提出了一种基于用户聚类的二分图网络协同推荐算法.该算法在用户聚类阶段对二分图网络进行用户中心聚类,并获取用户聚类中心及其所在的群组,基于用户群组的评价信息为目标用户提供更广泛的推荐数据;在协同推荐阶段,围绕聚类中心及其所在群组为未评分项目完成预测评分,为用户推荐综合评分最高的Top-n项目.结果表明,该算法能够提升目标用户推荐的准确度,并能改善协同推荐的多样性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑怀宇	福建中医药大学现代教育技术中心	5	12	2.0	3.0