10.3969/j.issn.1006-2475.2013.09.012
基于信任用户联合聚类的协同过滤算法
目前大量的协同过滤算法由于用户量过大存在速度瓶颈问题,由于新用户的加入导致冷启动问题.本文提出一种结合用户信任度和用户兴趣进行聚类的协同过滤算法.该算法综合用户信任度以及用户评分相似性来进行聚类,在聚类结果中寻找最近邻居并产生推荐.实验结果表明,该方法不仅加快了推荐结果的产生,而且还提高了推荐精度.
推荐系统、协同过滤、聚类、用户信任
TP391(计算技术、计算机技术)
2013-10-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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