基于概念分层的个性化推荐算法
协同过滤算法(collaborative filtering)目前较为成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模的扩大,面临很严重的稀疏性问题,制约了推荐效果.文中提出概念分层的方法对用户-项矩阵进行改进,同时使用交易数据和点击流数据,将相似用户选择项与多层次关联规则推荐项相结合,在稀疏数据集上表现出较好的性能.
推荐系统、概念分层、数据挖掘、协同过滤
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TP311(计算技术、计算机技术)
2005-05-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1006-1008,1015