社区均模型的IBCF算法

摘要：

基于均模型的IBCF (item-based collaborative filtering)算法只考虑在整体的用户集上计算项目之间的相似度,丢失了一些局部上的信息,为此提出社区均模型的IBCF算法.整体用户集聚类成多个用户子集,在整体上和局部上计算相似度,利用整合后的相似度预测评分.在真实数据集上进行实验,实验结果表明,比较几个经典的算法,在时间复杂度较低的情况下,该算法提高了推荐精度.

关键词：推荐系统、相似性计算、均模型、社区、聚类

所属期刊栏目：40

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863高技术研究发展计划基金项目2014AA015204

在线出版日期：2019-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2478-2482