基于K-means的语义协同过滤推荐算法

印国成

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基于K-means的语义协同过滤推荐算法

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传统的基于图书和读者的协同过滤方法缺乏语义知识,易混杂不符合读者喜好的噪音数据,从而影响聚类效果和推荐的准确度.针对该问题,提出一种基于K-means的语义协同过滤推荐算法.为了反映读者对图书的偏爱程度,首先定义读者-图书关联矩阵,然后通过K-means聚类算法寻找相邻集合,在聚类过程中兼顾关联矩阵和语义知识,分别计算读者和图书的相似度,最后通过相似程度排序向用户推荐图书.结果表明,该算法在保证计算效率的情况下能显著提高推荐的准确度.

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来源
《扬州大学学报：自然科学版》 |2018年第1期|46-49|共4页
作者
印国成;
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作者单位

扬州大学信息工程学院;

扬州大学广陵学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
推荐; 协同过滤; 语义; K-means算法;

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