【摘 要】
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针对协同过滤存在的数据稀疏性问题,提出了融合多源信息聚类和IRC-RBM的混合推荐算法。首先以用户信任度和项目时间权重作为聚类依据,利用最小生成树的K-means聚类算法对用户
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学通信新技术应用研究中心,重庆信科设计有限公司
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针对协同过滤存在的数据稀疏性问题,提出了融合多源信息聚类和IRC-RBM的混合推荐算法。首先以用户信任度和项目时间权重作为聚类依据,利用最小生成树的K-means聚类算法对用户进行聚类分析,生成K个相似用户集合,在聚类分析的基础上进行评分预测;最后通过线性加权的方式,把聚类后评分矩阵和IRC-RBM模型生成的评分矩阵进行加权融合,用Top-N进行推荐。实验结果表明,相比较传统的推荐算法,该混合算法在准确率上有了显著的提升。
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