计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2013年
z2期
163-169
,共7页
推荐系统%协同过滤%项目相似性%联合聚类%数据平滑
推薦繫統%協同過濾%項目相似性%聯閤聚類%數據平滑
추천계통%협동과려%항목상사성%연합취류%수거평활
recommendation systems%collaborative filtering%item similarity%co-clustering%data smoothing
协同过滤是电子商务推荐系统中被广泛采用的技术,但还存在诸如稀疏性、冷启动、可扩展性等制约其进一步发展的瓶颈问题.针对上述问题,提出一种基于联合聚类平滑的协同过滤推荐算法.在该算法中,首先对原始矩阵中的评分模式进行用户和项目2个维度的联合聚类;然后采用联合聚类平滑的方法预测用户对未评分项目的评分值,分别从用户聚类簇、项目聚类簇和联合聚类簇多方面对评分矩阵空缺项进行平滑填充;最后结合基于项目的协同过滤算法查找项目最近邻并进行推荐.实验结果表明,该算法可以有效缓解用户评分数据稀疏带来的不良影响,一定程度上解决冷启动问题,提高预测准确率和推荐质量.
協同過濾是電子商務推薦繫統中被廣汎採用的技術,但還存在諸如稀疏性、冷啟動、可擴展性等製約其進一步髮展的瓶頸問題.針對上述問題,提齣一種基于聯閤聚類平滑的協同過濾推薦算法.在該算法中,首先對原始矩陣中的評分模式進行用戶和項目2箇維度的聯閤聚類;然後採用聯閤聚類平滑的方法預測用戶對未評分項目的評分值,分彆從用戶聚類簇、項目聚類簇和聯閤聚類簇多方麵對評分矩陣空缺項進行平滑填充;最後結閤基于項目的協同過濾算法查找項目最近鄰併進行推薦.實驗結果錶明,該算法可以有效緩解用戶評分數據稀疏帶來的不良影響,一定程度上解決冷啟動問題,提高預測準確率和推薦質量.
협동과려시전자상무추천계통중피엄범채용적기술,단환존재제여희소성、랭계동、가확전성등제약기진일보발전적병경문제.침대상술문제,제출일충기우연합취류평활적협동과려추천산법.재해산법중,수선대원시구진중적평분모식진행용호화항목2개유도적연합취류;연후채용연합취류평활적방법예측용호대미평분항목적평분치,분별종용호취류족、항목취류족화연합취류족다방면대평분구진공결항진행평활전충;최후결합기우항목적협동과려산법사조항목최근린병진행추천.실험결과표명,해산법가이유효완해용호평분수거희소대래적불량영향,일정정도상해결랭계동문제,제고예측준학솔화추천질량.
