一种基于径向基函数与模糊自适应共振的电子商务推荐方法

针对协同过滤推荐算法面临数据稀疏特征时推荐效果较差,存在冷启动、稀疏性、可扩展性等问题,提出应用径向基函数神经网络(RBFN)去解决传统协同过滤的缺点,有效地对稀疏性数据进行平滑处理,得到消除稀疏性后的完全评价矩阵。并提出通过模糊自适应共振神经网络对用户相似性聚类进行改进,进行实时推荐。实验评价结果表明,该方法与传统协同过滤推荐方法相比,无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效。