基于歌曲标签聚类的协同过滤推荐算法的研究

赵宇峰; 李新卫

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基于歌曲标签聚类的协同过滤推荐算法的研究

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协同过滤算法通过研究用户的行为日志,对用户行为进行建模,计算用户的相似度进而对推荐对象进行排名,实现推荐.采用k-means聚类算法对传统的基于用户的协同过滤算法(User-CF)进行改进,对用户的听歌曲标签进行建模,从而形成用户-标签模型;再对用户进行聚类,从而把兴趣相似的用户分到一组;使用User-CF算法对每一组用户进行推荐.实验结果表明:改进的算法使得推荐结果的准确率和召回率都有明显提高.

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来源
《计算机应用与软件》 |2018年第6期|259-262|共4页
作者
赵宇峰; 李新卫;
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作者单位

西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710021;

西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
歌曲推荐; k-means聚类; 协同过滤; 推荐算法; 标签;

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