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基于粒子群优化的项聚类推荐算法
基于粒子群优化的项聚类推荐算法
来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fang82888
【摘 要】
:
针对传统推荐算法的数据稀疏性问题和推荐准确性问题,提出基于粒子群优化的项聚类推荐算法。采用粒子群优化算法产生聚类中心,在此基础上搜索目标项目的最近邻居,并产生推荐,从而
【作 者】
:
熊忠阳
张凤娟
张玉芳
【机 构】
:
重庆大学计算机学院
【出 处】
:
计算机工程
【发表日期】
:
2009年23期
【关键词】
:
粒子群优化
项聚类
协同过滤
推荐算法
Particle Swarm Optimization(PSO)
item clustering
collabora
【基金项目】
:
教育部留学回国人员启动基金资助项目(教外司留[2007]1108-10)
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针对传统推荐算法的数据稀疏性问题和推荐准确性问题,提出基于粒子群优化的项聚类推荐算法。采用粒子群优化算法产生聚类中心,在此基础上搜索目标项目的最近邻居,并产生推荐,从而提高了传统聚类算法的推荐准确性及响应速度。实验表明改进的项聚类协同过滤算法能有效提高推荐精度。
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