初始聚类中心优化的K-均值项目聚类推荐算法

胡旭; 鲁汉榕; 陈新; 周国安

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初始聚类中心优化的K-均值项目聚类推荐算法

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针对协同过滤推荐系统存在的数据稀疏性和扩展性差问题,提出了初始聚类中心优化的K-均值项目聚类推荐算法.该算法首先采用SlopeOne方法对评分矩阵预测填充来缓解数据稀疏性,然后采用初始聚类中心优化的K-均值算法对项目进行聚类,将相似度高的项目聚到同一个类中,最后根据目标项目所在的聚类搜索其最近邻并产生推荐.实验结果表明,该算法有效改善了数据的稀疏性和扩展性,提高了推荐质量.

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来源
《空天预警研究学报》 |2014年第3期|203-207|共5页
作者
胡旭; 鲁汉榕; 陈新; 周国安;
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作者单位

空军预警学院;

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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;模式识别理论;
关键词
协同过滤推荐; 初始聚类中心优化; K-均值聚类;

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