基于随机游走和聚类平滑的协同过滤推荐算法

周军军; 王明文; 何世柱; 石松

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基于随机游走和聚类平滑的协同过滤推荐算法

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协同过滤是电子商务推荐系统中被广泛采用的技术,然而数据稀疏性会影响协同过滤的推荐质量。本文针对数据稀疏问题提出一种基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤推荐算法。离线阶段:计算项目间相关性,提出了一个新的方法即通过加权累加各步转移概率对项目间相关性进行描述。根据得到的项目相关性矩阵对项目聚类,利用聚类信息对未评分数据进行平滑处理。在线阶段:根据离线阶段得到的项目间相关性查找目标项目的邻居并进行预测。本文提出的方法能加强项目间相关性的描述。实验表明,根据用该方法得到的项目相关性矩阵查找邻居更加准确,可以有效地缓解稀疏数据的影响,改善推荐的性能。

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来源
《广西师范大学学报：自然科学版》 |2011年第1期|173-178|共6页
作者
周军军; 王明文; 何世柱; 石松;
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作者单位

江西师范大学计算机信息工程学院;

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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
协同过滤; 随机游走; 相关性描述; 聚类平滑; MAE;

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