基于自适应布谷鸟聚类搜索的推荐系统算法的研究

胡安明

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基于自适应布谷鸟聚类搜索的推荐系统算法的研究

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推荐系统本质是一种信息检索技术,能根据用户喜好在海量数据中检索出合适数据推荐给用户,传统推荐系统一般使用协同过滤推荐算法,协同过滤推荐算法主要通过挖掘用户的历史行为数据进行推荐,但传统推荐算法存在着稀疏矩阵、冷启动、实时性等问题困扰[1];因此,本文提出一种基于自适应布谷鸟聚类搜索的改进推荐系统算法,首先对推荐数据进行聚类处理,然后利用布谷鸟算法较强的全局搜索能力,提升推荐系统的准确度,实验结果表明,引入自适应布谷鸟聚类搜索能对传统协同过滤算法在推荐精度、召回率等方面指标方面有一定提高,计算效果优于传统推荐算法。

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来源
《电脑知识与技术：学术交流》 |2022年第6期|87-88|共3页
作者
胡安明;
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作者单位

广州理工学院计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
布谷鸟搜索算法; 推荐系统; 聚类;

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