一种结合用户和项目聚类的协同过滤算法

• 作者: 丁箐 王禹 罗弦
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 聚类 数据稀疏性 预测准确度 可拓展性
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 智能算法
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2018.10.007

摘要

针对协同过滤算法中评分矩阵稀疏性问题和可拓展性问题,提出一种改进的协同过滤算法,以望提高推荐效果和计算性能.该算法结合用户聚类和项目聚类,将最近邻搜索空间缩小到对应的聚类中,重新构建了相似度计算和评分预测方法.在MovieLens数据集上的实验结果显示,改进后的算法相较于传统协同过滤算法在预测准确度上有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王禹	中国科学技术大学软件学院	21	134	6.0	11.0
2	丁箐	中国科学技术大学软件学院	16	224	4.0	14.0
3	罗弦	中国科学技术大学软件学院	2	2	1.0	1.0