基于云填充和蚁群聚类的协同过滤技术在图书推荐中的应用研究

来源 :辽宁工程技术大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:a200638012
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随着网络与图书资源的不断膨胀,面对这些以级数增长的数据量,若没有对这些数据进行处理的系统或技术,读者就很难从中找到自己感兴趣的图书。个性化图书推荐技术的发展使图书馆的管理实现了自动化和个性化,使读者能够在海量的图书馆资源中找到适合自己的图书和信息,帮助图书馆提高资源的利用率,真正的实现资源共享。  在个性化推荐系统中,协同过滤是目前运用比较广泛和成功的推荐技术之一,但随着用户和资源基数的不断增加,协同过滤也面临着诸多的问题,像数据稀疏、相似性度量难、冷启动等问题。同样的,图书馆中的各种书籍、期刊、杂志、报纸等资料玲琅满目,时间越长,堆积的资料数量就越大,这对推荐系统的性能是一个极大的挑战。针对这些难题,本文对传统算法进行相应的改进,主要做了以下工作:  第一,详细分析了传统协同过滤技术面临的各种问题,提出一种基于云模型的云填充方法,与传统填充算法不同,本文方法充分考虑了项目的统计特征,实验结果证明本文提出的算法能有效的改善冷启动问题。  第二,对传统蚁群聚类进行深入研究,提出一种改进的蚁群聚类算法,提高了聚类的质量和效率。  第三,对图书推荐技术进行研究,将蚁群聚类和云填充用于协同过滤,并把该算法应用到图书智能推荐中,根据实证,该算法解决了数据稀疏、低效的问题,提高了推荐的效率。  第四,为验证本文改进算法的有效性,设计了相关对比实验,证明了本文提出的图书推荐算法的可行性和高效性。
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