基于模糊聚类的协同过滤算法

摘要：

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,提出一种基于模糊聚类的协同过滤算法.利用模糊聚类的方法对项目进行聚类,通过用户-项目评分矩阵计算用户之间的相似度,从中选出与用户最相似的前k个用户,根据这k个用户对当前用户的未评分项目的打分进行预测,选出前n个推荐.实验结果证明,与基于用户的协同过滤算法相比,该算法能提高冷启动问题下的相似度计算精度.

关键词：电子商务、推荐系统、模糊聚类、协同过滤、推荐精度

所属期刊栏目：38

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61003022,71271126;上海高校青年教师培养资助计划基金

在线出版日期：2013-01-18（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：50-52