基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐

龚松杰

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基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐

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推荐系统中,随着用户数目和商品数目的日益增加,传统的协同过滤技术在生成推荐时的速度已经成为一种瓶颈.针对此问题,本文提出了一种基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐.两阶段分为离线和在线两个阶段.离线时,应用模糊聚类技术,对基本用户进行模糊聚类;在线时,利用已有的用户模糊聚类寻找目标用户的最近邻居,并产生推荐.实验表明,基于用户模糊聚类的两阶段协同过滤推荐不仅加快了推荐生成速度,还提高了推荐质量.

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来源
《计算机工程与科学》 |2009年第5期|153-155|共3页
作者
龚松杰;
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作者单位

浙江工商职业技术学院信息工程学院;

浙江;

宁波;

315012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电子贸易、网上贸易;
关键词
协同过滤; 模糊聚类; 两阶段推荐;

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