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改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法
被引量:
16
1
作者
苏庆
章静芳
+3 位作者
林正鑫
李小妹
蔡昭权
曾永安
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第5期118-123,共6页
针对传统协同过滤(CF)推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷,提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法(GIFP-CCF+)。在传统基于修正余弦相似度计算方法上,引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因...
针对传统协同过滤(CF)推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷,提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法(GIFP-CCF+)。在传统基于修正余弦相似度计算方法上,引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果;同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法,将属性特征相似的项目聚成一类,构造索引矩阵,同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐,从而提高协同过滤算法(CF)的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验,证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。
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关键词
推荐系统技术
协同过滤
改进模糊划分
模糊C均值聚类
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职称材料
题名
改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法
被引量:
16
1
作者
苏庆
章静芳
林正鑫
李小妹
蔡昭权
曾永安
机构
广东工业大学
计算机
学院
惠州学院计算机科学与技术系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第5期118-123,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61572142)
广东省科技计划(No.2016B030306004
+1 种基金
No.2016A010101027)
广州市科技计划(No.201605101034176)
文摘
针对传统协同过滤(CF)推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷,提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法(GIFP-CCF+)。在传统基于修正余弦相似度计算方法上,引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果;同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法,将属性特征相似的项目聚成一类,构造索引矩阵,同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐,从而提高协同过滤算法(CF)的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验,证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。
关键词
推荐系统技术
协同过滤
改进模糊划分
模糊C均值聚类
Keywords
recommender system
collaborative filtering
improved fuzzy partition
fuzzy C means clustering
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法
苏庆
章静芳
林正鑫
李小妹
蔡昭权
曾永安
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
16
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职称材料
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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