双重聚类的协同过滤算法在智能家居中的应用

摘要：

针对智能家居系统中用户获取有效信息困难的问题,提出基于用户和环境双重聚类的协同过滤推荐算法.利用K-means算法分别对智能家居系统中的用户和环境进行聚类,找出目标用户和所处家居环境的最近邻居.使用欧氏距离为度量计算目标用户和系统其他用户之间、目标用户所处家居环境和系统其他家居环境之间的综合相似度.从最近邻居之间选出与目标用户最相似的前K个推荐给目标用户,实现对推荐算法的优化.实验结果表明,与传统的协同过滤算法,以及基于用户或环境单一变量的协同过滤算法相比,文中采用的算法推荐精度更高,实时性和可扩展性更好.

关键词：智能家居、K-means、聚类、最近邻居、协同过滤

所属期刊栏目：27

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市科技重点攻关项目15111102202

在线出版日期：2017-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：100-105