基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统的设计

来源 :安徽大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wjh198004546

【摘要】

：

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中.随着用户数目和网页数目的日益增加,整个用户矩阵数据极端稀疏并且实时性效果不理想.传统的推荐方法解决不了这些问题.本文结合

【作者】

：

孙多

【机构】

：

扬州大学信息工程学院计算机中心

【出处】

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安徽大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2007年5期

【关键词】

：

兴趣度聚类协同过滤 interest measure cluster collaborative filtering

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协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中.随着用户数目和网页数目的日益增加,整个用户矩阵数据极端稀疏并且实时性效果不理想.传统的推荐方法解决不了这些问题.本文结合兴趣度和聚类技术对客户的个人兴趣进行评价,提出了基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统,实验表明,该算法能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量.

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