计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
8期
164-168
,共5页
协作过滤%稀疏%扩展%聚类%推荐
協作過濾%稀疏%擴展%聚類%推薦
협작과려%희소%확전%취류%추천
协作过滤是当今应用最为普遍的个性化推荐算法,然而数据的稀疏性和算法的可扩展性一直是协作过滤算法所面临的两大问题.提出了一种新的推荐算法--基于资源的协作过滤算法.该算法在对资源项目依内容划分的基础上,将用户一项目评分矩阵转换为用户一资源类别评分矩阵,然后对用户聚类,在目标用户所在的簇中寻找其最近邻居并产生推荐.实验表明,该算法不仅降低了数据的稀疏性和维度,缩小了目标用户最近邻的查找范围,算法的扩展性得到了有效改善,而且提高了最近邻的准确度,推荐精度较以往传统算法有明显提高.
協作過濾是噹今應用最為普遍的箇性化推薦算法,然而數據的稀疏性和算法的可擴展性一直是協作過濾算法所麵臨的兩大問題.提齣瞭一種新的推薦算法--基于資源的協作過濾算法.該算法在對資源項目依內容劃分的基礎上,將用戶一項目評分矩陣轉換為用戶一資源類彆評分矩陣,然後對用戶聚類,在目標用戶所在的簇中尋找其最近鄰居併產生推薦.實驗錶明,該算法不僅降低瞭數據的稀疏性和維度,縮小瞭目標用戶最近鄰的查找範圍,算法的擴展性得到瞭有效改善,而且提高瞭最近鄰的準確度,推薦精度較以往傳統算法有明顯提高.
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