【摘 要】
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针对冷启动问题,通过K-means聚类与改进的遗传算法相结合的混合算法实现协同过滤算法中聚类模型的构建,自适应地获取聚类算法中的K值及初始聚类中心集,由新用户或新项目自身
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2015MS0613);国家自然科学基金资助项目(61363052);内蒙古工业大学科学研究重点项目(ZD201317)
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针对冷启动问题,通过K-means聚类与改进的遗传算法相结合的混合算法实现协同过滤算法中聚类模型的构建,自适应地获取聚类算法中的K值及初始聚类中心集,由新用户或新项目自身属性信息计算熵值,来对其进行归类及近邻搜索,最终实现新用户和新项目的最优推荐。针对扩展性问题,利用基于云计算平台MapReduce分布式框架,完成相关算法的并行化计算。在UCI数据集上验证了用户或项目聚类模型构建的有效性,在Movie Lens数据集上,分别进行单机环境和Hadoop平台上的实验,验证了改进算法的有效性及推荐质量。
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