基于蚁群算法的协同过滤推荐系统的研究

摘要：

协同过滤算法是根据基本用户的观点产生对目标用户的推荐列表,现模拟蚂蚁觅食的原理,将用户视为具有不同属性的蚂蚁,聚类中心视为蚂蚁所要寻找的“食物源”,提出基于蚁群算法实现用户聚类,以提高协同过滤推荐系统的最近邻查询速度,降低搜索开销,同时避免了使用K-Means聚类方法受初始聚类中心和聚类个数的影响.最终实验验证蚁群算法实现用户聚类的有效性,且解决了新用户得不到推荐的问题,并提高了协同过滤推荐算法的精确度.

关键词：蚁群算法、聚类、协同过滤、推荐、用户

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70871081;上海市重点学科建设资助项目S30504

在线出版日期：2012-02-21（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：73-76