基于用户模糊聚类的个性化推荐算法

摘要：

针对目前协同过滤算法中存在的项目相似性计算不准确问题,提出运用模糊聚类技术对用户进行聚类,将单个用户对项目的评分转化为用户相似群体对项目的评分,构造密集的用户模糊簇-项目的评分矩阵,并结合项目自身的类别属性特征对相似性计算的影响最终完成项目相似性的计算,以提高项目相似性计算的准确度,实验结果表明,可提高协同过滤推荐算法的推荐精度.

关键词：协同过滤、模糊聚类、模糊簇

所属期刊栏目：36

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-05-20（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：13-16