基于人工蜂群的项聚类推荐算法

郭磊; 胡燕

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旨在改善协同过滤推荐算法中暴露的推荐准确性和实时性问题,提出基于人工蜂群的项聚类推荐算法.在数据处理过程中利用人工蜂群聚类算法对项目聚类,从相似性最高的几个聚类中搜索目标项目最近邻居,以此剔除相似性较低项目的干扰提高推荐准确性,同时也大大缩小项目空间,提高了推荐实时性;在评分预测过程中采用时间权重函数优化传统评分预测模型以提高评分预测的准确性,从而提高推荐准确性.实验结果表明,推荐的准确性和实时性得到了有效提高.

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来源
《微电子学与计算机》 |2017年第6期|31-35|共5页
作者
郭磊; 胡燕;
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作者单位

武汉理工大学计算机科学与技术学院;

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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
协同过滤; 推荐算法; 人工蜂群; 时间权重函数;

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