广西科技大学学报

2011, v.22(04) 74-78

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基于客户/项目的聚类协同过滤组合推荐算法研究
Researches of Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on User and Item Clustering Combination

杨毅;王晓荣;胡迎春;

摘要(Abstract):

通过分析传统协同过滤存在的稀疏性、冷启动及实时性问题的根源后,提出一种改进的基于客户/项目的聚类协同过滤组合推荐算法;算法通过运用聚类技术和基于用户的协同过滤算法来预测计算邻居用户,并给出未评分的目标项目的最终预测评分以得到推荐列表,弥补协同过滤推荐在新项目推荐方面的不足的同时稀疏问题也迎刃而解;在预测评分中增加时间权重,确保最新的用户兴趣在推荐过程中拥有较大的权值;从而达到有效提高推荐的质量.

关键词(KeyWords): 协同过滤;推荐算法;相似性;平均绝对偏差

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 广西教育厅科研项目(201106LX417);; 广西自然科学留学回国基金项目(2011GXNSFC018005)资助

作者(Author): 杨毅;王晓荣;胡迎春;

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