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基于DB-CF算法的音乐平台个性化推荐研究 被引量:6
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作者 窦维萌 郑秋爽 孙宗锟 《软件导刊》 2020年第3期57-59,共3页
娱乐方式日益丰富,产生巨量数据,利用这些数据通过推荐系统可以让用户获得更好的体验,为此提出了DB-CF(DBSCAN-Collaborative Filtering)算法。首先,使用DBSCAN聚类算法对音乐平台的线下用户进行聚类;然后,通过协同过滤算法计算对象用... 娱乐方式日益丰富,产生巨量数据,利用这些数据通过推荐系统可以让用户获得更好的体验,为此提出了DB-CF(DBSCAN-Collaborative Filtering)算法。首先,使用DBSCAN聚类算法对音乐平台的线下用户进行聚类;然后,通过协同过滤算法计算对象用户与各聚类中心的相似度,再通过对比相似度度量矩阵,遍历离对象用户最近的邻居,通过邻居作出评分预测。实验表明,采用DB-CF算法比传统算法准确率提高8%左右,可以产生更准确的推荐结果,为用户带来更好的体验。 展开更多
关键词 音乐电台 信息超载 个性化推荐 协同过滤 聚类
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