【摘 要】
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推荐系统通过建立用户和信息产品之间的二元关系,利用用户行为产生的数据挖掘每个用户感兴趣的对象并进行推荐,基于用户的协同过滤是近年来的主流方法,但存在一定局限性:推荐
【机 构】
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兰州大学信息科学与工程学院,伦斯勒理工学院科学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1003205);国家自然科学基金资助项目(61300230,61370219);甘肃省自然科学基金资助项目(1107RJZA188);甘肃省科技支撑计划资助项目(1104GKCA037);甘肃省科技重大专项(1102FKDA010)
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推荐系统通过建立用户和信息产品之间的二元关系,利用用户行为产生的数据挖掘每个用户感兴趣的对象并进行推荐,基于用户的协同过滤是近年来的主流方法,但存在一定局限性:推荐时需要考虑全部用户,而单个用户往往只与少部分用户类似。为了解决这个问题,提出了基于改进Canopy聚类的协同过滤推荐算法,将用户模型数据密度、距离与用户活跃度结合,计算用户数据权值,对用户模型数据进行聚类。由于结合了Canopy的聚类思想,同一用户可以属于不同的类,符合用户可能对多领域感兴趣的情况。最后对每个Canopy中的用户进行相应的推荐,
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