【摘 要】
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随着推荐系统用户数量和服务项目增多,可扩展性问题成为推荐算法应用的瓶颈.目前,大部分推荐算法以及基于这些算法的改进主要集中在推荐质量上,随着系统规模扩大,暴露出实时
【基金项目】
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湖南省自然科学基金(2015JJ2027)资助
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随着推荐系统用户数量和服务项目增多,可扩展性问题成为推荐算法应用的瓶颈.目前,大部分推荐算法以及基于这些算法的改进主要集中在推荐质量上,随着系统规模扩大,暴露出实时推荐效率降低和运行耗时的缺点.针对这些问题,提出了一种基于最近邻聚类的协同过滤推荐算法.首先,该算法采用二分k-means算法把评分相似的用户划分到相同的类中,以此建立用户聚类模型.然后,从聚类模型中挑选出目标用户的最近邻居类作为检索空间.最后,从检索空间中搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生最终的推荐列表.实验结果表明,该算法在保持较
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