基于粒子群优化的项聚类推荐算法

摘要：

针对传统推荐算法的数据稀疏性问题和推荐准确性问题,提出基于粒子群优化的项聚类推荐算法.采用粒子群优化算法产生聚类中心,在此基础上搜索目标项目的最近邻居,并产生推荐,从而提高了传统聚类算法的推荐准确性及响应速度.实验表明改进的项聚类协同过滤算法能有效提高推荐精度.

关键词：粒子群优化、项聚类、协同过滤、推荐算法

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部留学回国人员启动基金资助项目教外司留[2007] 1108-10

在线出版日期：2010-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：178-180