计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
9期
22-26
,共5页
推荐系统%协同过滤%网络数据挖掘%径向基函数
推薦繫統%協同過濾%網絡數據挖掘%徑嚮基函數
추천계통%협동과려%망락수거알굴%경향기함수
协同过滤是目前推荐系统中最为成功的一种方法,但面临稀疏数据特征时存在冷启动、稀疏性、可扩展性等问题.提出利用Web数据挖掘(WUM)获取隐性数据对显性用户评价矩阵进行补值,应用径向基函数(RBFN)对补值后的评价矩阵进一步进行平滑处理,得到消除稀疏性后的完全评价矩阵,基于完全评价矩阵利用协同过滤技术对相似用户进行聚类并实施推荐.实验评价结果表明该方法与传统协同过滤推荐方法相比,无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效.
協同過濾是目前推薦繫統中最為成功的一種方法,但麵臨稀疏數據特徵時存在冷啟動、稀疏性、可擴展性等問題.提齣利用Web數據挖掘(WUM)穫取隱性數據對顯性用戶評價矩陣進行補值,應用徑嚮基函數(RBFN)對補值後的評價矩陣進一步進行平滑處理,得到消除稀疏性後的完全評價矩陣,基于完全評價矩陣利用協同過濾技術對相似用戶進行聚類併實施推薦.實驗評價結果錶明該方法與傳統協同過濾推薦方法相比,無論在推薦精度還是推薦相關性上都更為有效.
협동과려시목전추천계통중최위성공적일충방법,단면림희소수거특정시존재랭계동、희소성、가확전성등문제.제출이용Web수거알굴(WUM)획취은성수거대현성용호평개구진진행보치,응용경향기함수(RBFN)대보치후적평개구진진일보진행평활처리,득도소제희소성후적완전평개구진,기우완전평개구진이용협동과려기술대상사용호진행취류병실시추천.실험평개결과표명해방법여전통협동과려추천방법상비,무론재추천정도환시추천상관성상도경위유효.
