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基于用户聚类的二分图网络协同推荐算法
被引量：
5
1
作者
郑怀宇
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2018年第3期316-321,共6页
针对协同过滤推荐系统应用中存在的数据稀疏、可扩展性受限等问题,提出了一种基于用户聚类的二分图网络协同推荐算法.该算法在用户聚类阶段对二分图网络进行用户中心聚类,并获取用户聚类中心及其所在的群组,基于用户群组的评价信息为目...
针对协同过滤推荐系统应用中存在的数据稀疏、可扩展性受限等问题,提出了一种基于用户聚类的二分图网络协同推荐算法.该算法在用户聚类阶段对二分图网络进行用户中心聚类,并获取用户聚类中心及其所在的群组,基于用户群组的评价信息为目标用户提供更广泛的推荐数据;在协同推荐阶段,围绕聚类中心及其所在群组为未评分项目完成预测评分,为用户推荐综合评分最高的Top-n项目.结果表明,该算法能够提升目标用户推荐的准确度,并能改善协同推荐的多样性.
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关键词
协同推荐
内容推荐
二分图网络
聚类
推荐系统
数据稀疏性
准确性
多样性
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题名
基于用户聚类的二分图网络协同推荐算法
被引量：
5
1
作者
郑怀宇
机构
福建中医药大学现代教育技术中心
出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2018年第3期316-321,共6页
基金
福建省科技厅科技平台建设项目(2015Y2001-58)
文摘
针对协同过滤推荐系统应用中存在的数据稀疏、可扩展性受限等问题,提出了一种基于用户聚类的二分图网络协同推荐算法.该算法在用户聚类阶段对二分图网络进行用户中心聚类,并获取用户聚类中心及其所在的群组,基于用户群组的评价信息为目标用户提供更广泛的推荐数据;在协同推荐阶段,围绕聚类中心及其所在群组为未评分项目完成预测评分,为用户推荐综合评分最高的Top-n项目.结果表明,该算法能够提升目标用户推荐的准确度,并能改善协同推荐的多样性.
关键词
协同推荐
内容推荐
二分图网络
聚类
推荐系统
数据稀疏性
准确性
多样性
Keywords
collaborative recommendation
content-based recommendation
bipartite network
clustering
recommendation system
data sparsity
accuracy
diversity
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于用户聚类的二分图网络协同推荐算法
郑怀宇
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2018
5
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