【摘 要】
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推荐系统领域中的协同过滤推荐算法伴随着数据稀疏性、冷启动和扩展性问题,针对用户冷启动和扩展性问题,提出了基于优化聚类的PCEDS协同过滤推荐算法。首先采用优化的K-means
【机 构】
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山东理工大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61671064)
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推荐系统领域中的协同过滤推荐算法伴随着数据稀疏性、冷启动和扩展性问题,针对用户冷启动和扩展性问题,提出了基于优化聚类的PCEDS协同过滤推荐算法。首先采用优化的K-means聚类算法对用户属性特征进行聚类,然后结合基于信任度的用户属性特征相似度模型和用户偏好相似度模型,形成一种新颖的PCEDS相似度模型对聚类结果建立预测模型。实验结果表明,提出的PCEDS算法比传统的协同过滤推荐算法在均方根误差(RMSE)上降低5%左右,并且推荐准确率(Precision)和召回率(Recall)均有明显提高,缓解了冷启动问题,同时聚类技术可以减少系统内存运行空间,缩短了推荐时间。
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