10.3969/j.issn.1001-3695.2009.10.034
一种结合有效降维和K-means聚类的协同过滤推荐模型
为了克服"维灾"所带来的问题,提出一种基于主成分分析的维数约简方法,并在转换后的低维向量空间上进行K-means聚类算法,以减少目标用户的最近邻搜索范围,代替在超高维空间上逐一寻找最近邻的过程.实验结果证明了新算法的有效性,特别在目标用户的历史评价信息较少的情况下,也能有较好的预测精度.
协同过滤、主成分分析、维数约简、K-means聚类
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TP311.13(计算技术、计算机技术)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20020056047
2009-11-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
3718-3720,3762