计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2011年
3期
70-71,74
,共3页
聚类粒度%协同过滤%模范用户
聚類粒度%協同過濾%模範用戶
취류립도%협동과려%모범용호
针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,在传统协同过滤算法的基础上提出一种基于模范用户的协同过滤算法.通过对用户空间的聚类,自动选取模范用户聚类的最优粒度,利用模范用户产生推荐.实验结果表明,与传统协同过滤算法和其他基于聚类策略的算法相比,该算法在明显提高推荐效率的同时对推荐精度和稳定性都有所改进.
針對傳統協同過濾算法普遍存在的稀疏性和擴展性問題,在傳統協同過濾算法的基礎上提齣一種基于模範用戶的協同過濾算法.通過對用戶空間的聚類,自動選取模範用戶聚類的最優粒度,利用模範用戶產生推薦.實驗結果錶明,與傳統協同過濾算法和其他基于聚類策略的算法相比,該算法在明顯提高推薦效率的同時對推薦精度和穩定性都有所改進.
침대전통협동과려산법보편존재적희소성화확전성문제,재전통협동과려산법적기출상제출일충기우모범용호적협동과려산법.통과대용호공간적취류,자동선취모범용호취류적최우립도,이용모범용호산생추천.실험결과표명,여전통협동과려산법화기타기우취류책략적산법상비,해산법재명현제고추천효솔적동시대추천정도화은정성도유소개진.
