基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统的设计

摘要：

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中.随着用户数目和网页数目的日益增加,整个用户矩阵数据极端稀疏并且实时性效果不理想.传统的推荐方法解决不了这些问题.本文结合兴趣度和聚类技术对客户的个人兴趣进行评价,提出了基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统,实验表明,该算法能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量.

关键词：兴趣度、聚类、协同过滤

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：19-22