服务于定向信息推荐的模糊聚类协同推荐算法

摘要：

面对金融领域信息量和用户数量的不断增加,现有的金融信息推荐算法不能很好地满足金融用户的信息需求,推荐结果的及时性和准确性有待进一步提高.在分析现有协同推荐算法的基础上,本文提出了金融信息模糊聚类协同推荐算法,将模糊聚类和协同推荐算法相结合,以用户-项目评价矩阵为研究基础,对有相似信息需求兴趣的用户进行模糊聚类,用户组群的兴趣爱好代表并预测个人的兴趣爱好,能为用户提供和发现新的信息资源,很好地满足金融用户信息需求的多兴趣性和时效性.最后对提出的算法进行实验,实验结果表明了算法具有良好的推荐效果.

关键词：信息推荐、协同过滤、模糊聚类、用户聚类

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2004CB719406

在线出版日期：2007-11-19（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：128-130,166