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基于标签聚类的协同过滤推荐算法

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本文提出一种基于标签聚类的协同过滤推荐算法,通过构造用户—标签相关性矩阵,获得用户的兴趣爱好;然后对K-means聚类算法进行改进,获得具有相同兴趣爱好的用户簇;最后在与目标用户相匹配的用户簇中寻找最近邻居集合,产生推荐.实验结果表明,与基于用户的协同过滤算法相比,改进的协同过滤推荐算法具有更高的推荐质量.

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来源
《第十三届（2018）中国管理学年会》||1-6|共6页
会议地点杭州
作者
骆正清; 郑涛;
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作者单位

中国管理现代化研究会;

复旦管理学奖励基金会;

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正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
推荐系统; 协同过滤; 标签聚类; 用户匹配;

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