改进的协同过滤算法在资源推荐系统中的应用研究

刘鑫; 李世杰; 廖逸文

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改进的协同过滤算法在资源推荐系统中的应用研究

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文章研究了常用的推荐系统模型及协同过滤推荐算法,综合讨论分析了协同过滤算法应用于资源推荐时存在的问题,提出了一种改进的协同过滤推荐算法,根据输入的用户属性特征等信息,使用相似性计算公式获得相似用户群,建立最佳的邻居集合,解决传统算法中的冷启动问题,同时利用k-means聚类降低用户寻找最近邻所消耗的时间,解决了资源过载而带来的速度瓶颈问题。

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来源
《科技传播》 |2018年第18期|155-156|共3页
作者
刘鑫; 李世杰; 廖逸文;
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作者单位

吉林建筑大学城建学院;

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正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
协同过滤算法; 资源推荐; k-means聚类;

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