基于三支聚类的协同过滤推荐方法OA北大核心CSTPCD
Collaborative Filtering Recommendation Method Based on Three-way Clustering
通过聚类可以缩小用户近邻空间,从而一定程度缓解传统协同过滤推荐算法存在的可扩展性问题,但因部分用户丢失了有效邻居而使得推荐精度不高.为解决该问题,结合三支聚类提出了一种新的协同过滤方法.该方法分为线下聚类和线上推荐两个步骤.对用户先进行聚类,进而将用户划为核心用户和边界用户,并对这两类用户分别应用不同的聚类规则进行聚类;然后在目标用户所属的簇中产生一个预测评分,对属于多个簇的用户,则聚合每个簇的评分得到其预测结果.实验结果表明,该方法与现有基于聚…查看全部>>
康凯;胡军
重庆邮电大学 计算智能重庆市重点实验室 重庆 400065重庆邮电大学 计算机科学与技术学院 重庆 400065
信息技术与安全科学
协同过滤三支决策聚类推荐系统
《郑州大学学报（理学版）》 2022 (3)
面向动态数据认知的知识发现理论模型与方法
22-27,6
国家自然科学基金项目(61772096,61876201,61876027)重庆市自然科学基金项目(cstc2019jcyj-cxttX0002).
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