基于weighted slope one用户聚类的林产品推荐算法

随着电商平台用户、林产品数量规模不断扩大,协同过滤推荐时构建的用户-林产品评分矩阵变得高维稀疏,导致推荐算法精度和可扩展度下降。基于此本文提出一种weighted slope one用户聚类推荐算法,将其应用在林业产品个性化推荐服务中。首先,通过weighted slope one算法的思想填充高维稀疏的用户-林产品评分矩阵;其次,使用Kmeans聚类算法对用户进行聚类,产生相似用户集合,缩小推荐过程中邻居用户的搜索范围;最后,在大数据Mahout平台进行实际推荐,为林产品贸易平台个性化推荐服务的大规模实现奠定基础。经仿真实验表明,文中提出的算法能够全面提升推荐的精度和可扩展性。