基于矩阵分解和聚类的协同过滤算法

摘要：

基于矩阵分解和聚类提出一种协同过滤推荐算法.先利用交替最小二乘(ALS)算法进行矩阵分解,再利用改进的k-均值聚类算法弥补单一ALS算法在后期协同过滤阶段产生的大计算量问题,解决了由于减小原始矩阵高维度、高稀疏性带来的推荐准确度较低的问题,极大提高了计算速度和推荐精度.实验结果表明,改进算法在推荐准确性上有明显提高.

关键词：矩阵分解、聚类、协同过滤、推荐准确性

所属期刊栏目：57

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61272209

在线出版日期：2019-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：105-110