基于混合聚類與融合用戶興趣的協(xié)同過濾推薦算法
所屬分類:技術論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:542 K
標簽: 推薦算法 權重標簽 時間衰減系數(shù)
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文檔介紹:推薦效率低,、推薦質量有待提高等問題普遍存在于傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法中,為了改善并解決這些問題,,在協(xié)同過濾推薦算法中將混合聚類與用戶興趣偏好融合,,經(jīng)過驗證推薦質量有顯著提升。首先根據(jù)用戶的個人相關信息構建Canopy+bi-Kmeans的一種多重混合聚類模型,,采用提出的混合聚類模型把所有用戶劃分成多個聚類簇,,將每個用戶的興趣偏好融合到生成的聚類簇中,,形成新的相似度計算模型;其次利用基于TF-IDF算法的權重歸類方法計算用戶對標簽的權重,,并使融入時間系數(shù)的指數(shù)衰減函數(shù)捕捉用戶興趣偏好隨時間的變化,;最后使用加權融合將用戶偏好和混合聚類模型相結合,匹配到更相似的鄰居用戶,,計算出項目評分并進行推薦,。利用公開數(shù)據(jù)集對比實驗證明,提出的方法能夠提高推薦質量和推薦可靠性,。
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