基于信息熵的二次聚类推荐算法

摘要：

用户对网页文本缺少主动评价信息会影响最终推荐结果的准确程度.为此,提出一种新的二次聚类推荐算法,通过对用户所浏览过的网页文本特征词的提取及相关权重的计算,得出每一个网页的文本信息熵值与最邻近熵差.利用连续型随机变量的均匀分布计算得到最邻近熵差阈值,借助平均熵值逼近确定二次聚类初始聚类簇数和簇心,结合对数函数拟合的方法计算推荐数量,通过2次文本聚类,运用欧氏距离和信息熵值确定推荐内容.实验结果表明,该推荐算法在实际系统中运行稳定,与单纯只进行2次聚类运算的推荐算法相比,推荐准确程度有所提高.

关键词：最邻近熵差阈值、平均熵值逼近、二次聚类、对数拟合、推荐区域、推荐算法

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：2015年国家科技支撑计划基金资助项目2015BAK39B02;2015年北京化工大学学科建设基金资助项目XK1520

在线出版日期：2016-07-13（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：213-217,223