10.3969/j.issn.1673-629X.2014.01.009
基于遗传算法的聚类与协同过滤组合推荐算法
使用协同过滤进行推荐,在处理大数据集时存在效率问题和推荐结果质量不高的问题。 k均值聚类在处理大数据集时有着较好的性能。针对使用协同过滤进行推荐存在的问题,通过使用遗传算法将聚类和协同过滤组合起来进行项目推荐,以此来提高推荐算法的推荐效率和推荐质量,降低组合聚类和协同过滤进行推荐的复杂度。使用组合得到的算法在MovieLens数据集上做推荐对比实验,结果表明,相比单纯使用协同过滤进行推荐,使用基于遗传算法的聚类与协同过滤组合推荐算法进行项目推荐,能得到质量更好的推荐结果。
遗传算法、k均值聚类、item-based协同过滤、项目推荐
TP301.6(计算技术、计算机技术)
教育部人文社会科学研究项目11YJAZH080
2014-01-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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