基于混合聚類(lèi)與融合用戶興趣的協(xié)同過(guò)濾推薦算法 | |
所屬分類(lèi):技術(shù)論文 | |
上傳者:aetmagazine | |
文檔大小:542 K | |
標(biāo)簽: 推薦算法 權(quán)重標(biāo)簽 時(shí)間衰減系數(shù) | |
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文檔介紹:推薦效率低,、推薦質(zhì)量有待提高等問(wèn)題普遍存在于傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦算法中,,為了改善并解決這些問(wèn)題,在協(xié)同過(guò)濾推薦算法中將混合聚類(lèi)與用戶興趣偏好融合,,經(jīng)過(guò)驗(yàn)證推薦質(zhì)量有顯著提升,。首先根據(jù)用戶的個(gè)人相關(guān)信息構(gòu)建Canopy+bi-Kmeans的一種多重混合聚類(lèi)模型,采用提出的混合聚類(lèi)模型把所有用戶劃分成多個(gè)聚類(lèi)簇,,將每個(gè)用戶的興趣偏好融合到生成的聚類(lèi)簇中,,形成新的相似度計(jì)算模型;其次利用基于TF-IDF算法的權(quán)重歸類(lèi)方法計(jì)算用戶對(duì)標(biāo)簽的權(quán)重,,并使融入時(shí)間系數(shù)的指數(shù)衰減函數(shù)捕捉用戶興趣偏好隨時(shí)間的變化,;最后使用加權(quán)融合將用戶偏好和混合聚類(lèi)模型相結(jié)合,匹配到更相似的鄰居用戶,,計(jì)算出項(xiàng)目評(píng)分并進(jìn)行推薦,。利用公開(kāi)數(shù)據(jù)集對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明,提出的方法能夠提高推薦質(zhì)量和推薦可靠性,。 | |
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