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文檔簡介
1、近年來,電子商務個性化推薦系統(tǒng)在網(wǎng)絡上獲得了普遍的成功,協(xié)同過濾技術是其中應用最廣泛、最成功的個性化推薦技術。隨著網(wǎng)上信息的數(shù)量和商品的種類的急速增長對推薦系統(tǒng)提出了嚴峻挑戰(zhàn),協(xié)同過濾推薦中存在的冷啟動和稀疏性問題,還有在基于用戶的協(xié)同過濾推薦中的用戶興趣的定位問題急待解決。
本文通過分析傳統(tǒng)的基于用戶的協(xié)同過濾算法中存在的問題,提出了一種基于用戶興趣聚類的協(xié)同過濾技術的改進算法。該算法綜合考慮了用戶項目評分矩陣的稀疏性和
2、用戶興趣類別的影響。在進行目標用戶最近鄰查詢時,首先對項目進行分類,也即對用戶的興趣進行分類,然后基于用戶興趣矩陣進行聚類分析,找出目標用戶的鄰居用戶候選集。最后基于用戶-項目評分矩陣計算目標用戶與鄰居用戶候選集中用戶的相似性,找出目標用戶的最近鄰居用戶集。
用戶的個人興趣在很大程度上決定著用戶的訪問習慣。針對用戶評分數(shù)據(jù)的極端稀疏性問題,本文提出了一種基于用戶興趣聚類的協(xié)同過濾推薦算法。該方法通過對用戶興趣聚類分析來計算
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