基于多源信息聚类和IRC-RBM的混合推荐算法

何登平; 张为易; 黄浩

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基于多源信息聚类和IRC-RBM的混合推荐算法

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针对协同过滤存在的数据稀疏性问题,提出了融合多源信息聚类和IRC-RBM的混合推荐算法.首先以用户信任度和项目时间权重作为聚类依据,利用最小生成树的K-means聚类算法对用户进行聚类分析,生成K个相似用户集合,在聚类分析的基础上进行评分预测;最后通过线性加权的方式,把聚类后评分矩阵和IRC-RBM模型生成的评分矩阵进行加权融合,用Top-N进行推荐.实验结果表明,相比较传统的推荐算法,该混合算法在准确率上有了显著的提升.

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来源
《计算机工程与科学》 |2020年第6期|1089-1095|共7页
作者
何登平; 张为易; 黄浩;
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作者单位

重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065;

重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065;

重庆信科设计有限公司重庆401121;

重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065;

重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065;

重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065;

重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
多源信息; 聚类; 受限玻尔兹曼机; 混合推荐;

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