基于联合聚类与用户特征提取的协同过滤推荐算法

摘要：

协同过滤利用与目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测目标用户对特定产品的喜好程度,用户间的相似性定义至关重要.传统协同过滤算法定义相似性时不考虑用户偏好,为了解决这一问题,本文提出基于联合聚类的协同过滤算法.该算法利用联合聚类识别用户偏好,定义用户偏好相似性.当可用数据还包括用户的属性信息时,算法提取有共同偏好的用户的公共特征,进一步定义基于属性的相似性,结合属性相似性与打分相似性产生推荐.实验用MovieLens数据验证推荐算法的准确性,实验结果表明本文算法可以处理极度稀疏数据,且预测的打分更加准确,推荐排名靠前的电影更受用户喜爱.

关键词：信息推荐、协同过滤、联合聚类、偏好相似性、属性相似性

所属期刊栏目：36

分类号：TP3;TP2

资助基金：国家自然科学基金青年基金"大规模动态社交网络社团检测算法研究"71401130

在线出版日期：2017-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：852-858