基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法

摘要：

协同过滤推荐算法是个性化推荐服务系统的关键技术,由于项目空间上用户评分数据的极端稀疏性,传统推荐系统中的用户相似度量算法开销较大并且无法保证项目推荐精度.通过对共同感兴趣的项目属性的相似用户进行聚类,构建了不同项目评价的用户相似性,设计了一种优化的协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法能够有效避免由于数据稀疏性带来的弊端,提高了系统的推荐质量.

关键词：协同过滤、个性化推荐服务、推荐系统、项目属性、用户聚类

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金项目F2009000477

在线出版日期：2010-05-05（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：1038-1041