基于项目评分与类型评分聚类的推荐算法

• 作者: 段元波 高茂庭
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 模糊C均值聚类 隶属度 推荐算法 项目评分 类型评分
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 13-17,23
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5277字
• 语种: 中文

摘要

针对用户聚类时部分近邻被遗漏和近邻用户选取依据单一的问题,通过对项目评分和类型评分进行聚类,提出一种新的推荐算法.结合用户对项目的评分记录生成用户-项目评分矩阵和用户-项目类型评分矩阵,基于此对用户进行模糊C均值聚类,同时改进距离度量方法,根据聚类生成的隶属度矩阵在隶属度高的簇中选取对应最近邻,并通过加权生成预测评分,最终产生推荐.在MovieLens数据集上的对比结果表明,该算法能够真实地反映用户评分,有效提高推荐系统的预测准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高茂庭	上海海事大学信息工程学院	83	424	11.0	16.0
2	段元波	上海海事大学信息工程学院	3	18	2.0	3.0