【摘 要】
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【目的】通过聚类权重再分配算法优化推荐列表的多样性。【方法】提出一种提高推荐多样性的方法,依据项目评分进行聚类,参照阈值采用聚类权重再分配算法重新分配各聚类集的权
【机 构】
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天津商业大学信息工程学院; 天津财经大学商学院;
【基金项目】
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教育部人文社会科学一般项目“电子商务环境下顾客购物偏好推荐及企业利润挖掘”(项目编号:13YJC630195)的研究成果之一
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【目的】通过聚类权重再分配算法优化推荐列表的多样性。【方法】提出一种提高推荐多样性的方法,依据项目评分进行聚类,参照阈值采用聚类权重再分配算法重新分配各聚类集的权重,根据权重大小从各聚类集中筛选项目生成最终推荐列表。【结果】实验结果表明,调整阈值由20缩小到1,本文方法将三种算法在Movie Lens数据集上生成的推荐列表的z-多样性值分别提高0.46、0.65和1.88,Book-Crossing数据集对应的z-多样性值分别提高0.38、0.49和0.76。【局限】仅适用于提高推荐列表的多样性,对于总体多样性并没有涉及。【结论】有效提高推荐的多样性,同时保证推荐的准确率和较低的时间复杂性。
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